1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
→ バイオロジーや医学などの重要領域で信頼性の高い予測モデルを構築するには、それらが正確で堅牢、かつ解釈可能であることが不可欠です。本研究の問いは、偽のデータ（アドバーサリー）を与え、予測モデルがその影響を受けずに良好な出力が得られるかどうかを確認し、解釈可能性の向上に効果的であることを調べることです。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
→ 本研究の目的は、単一細胞RNA-seqデータに基づいて細胞タイプを予測する際のモデルを、そのロバスト性と解釈可能性を高めることです。研究では、アドバーサリートレーニングを使用して、モデルの予測性能を向上させることを示しました。そして、驚くべきことに、モデルの解釈可能性も同時に向上し、分類に重要な遺伝子を同定することができました。

3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
→ 近年、深層学習モデルの解釈可能性とロバスト性に関する研究が進んでいます。本研究は、単一細胞RNA-seqデータにおける、モデルの解釈可能性とロバスト性を向上させる方法を提案するものです。

4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
→ 本研究では、単一細胞RNA-seqデータに基づいた細胞タイプの予測モデルにおいて、アドバーサリートレーニングがロバスト性と解釈可能性を向上させることができることを示しました。さらに、解釈可能性の向上により、分類に重要な遺伝子を同定することができました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
→ 本研究では、単一細胞RNA-seqデータに基づいた細胞タイプの予測モデルにおいて、アドバーサリートレーニングがロバスト性と解釈可能性を向上させることにより、分類の精度が向上することを示しました。