## 1 TODO List

- Finir le papier :

  - ❓ Fait ? Re-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.
  - ✅ Partie Baldock: Ajouter l’ordre des modèles préférés et vérifier mais BICLsep < BICL pirho < BICL iid
  - ✅ Toutes les simus en annexe. Envoyer Info transfer en annexe et remplacer par Network partitioning

- Codes pour le papier :

  - Nettoyer les scripts
  - Faire un joli README
  - ❓Faire des notebooks

- Maitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC

- Maitriser SparCC

- Faire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.

- Clustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer

- Pour clustering de collections sur données réelles :
  → L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).

- 👶 (délégué à Mona) Clustering sur Doré :

  - Regarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)

    - ⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown

  - Clusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)

  - Si M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.

  - Regarder Largest gap sur réseaux Doré

  - ⌛ Essayer clustering sur `supinfo`

    - CAH et Kmeans tendent vers faire K = 13 clusters sur les supinfos
    - Enrichir avec des métriques sur les réseaux (nestedness, connectance autres ?)
    - Demander à Elisa pour la signification des métadonnées
    - Demander à Elisa une fois vu cohérences de groupe voir pour interprétation écologiques ?
    - Algo de clustering sur les groupes trouvés

### 1.1 Inférence et microbes

#### 1.1.1 Bibliographie: à lire, à faire

- Lire article multi-niveaux Saint-Clair
- ✅ Papier Julie Negative Binomiale
- 🆕 🔎 Trouver des papiers:
  - LBM Negative Binomial
  - Network inference through sample comparison
- Idée des groupes sur la base de distance phylogénétique:
  - En train de comprendre les distances que phyloseq permet de calculer sur notre exemple
  - En train de lire sur Principle coordinate analysis : https://openplantpathology.github.io/OPP_Workshop_Multivariate/2-MV_PCO.html
  - Parametric t-SNE pour avoir une unique représentation latente (inconvénient utilise du Deep Learning)
  - Lire Papier UniFrac

#### 1.1.2 Réflexion

- easy16s : se renseigner sur
  - \alpha, \beta diversité
  - Heatmap
- Regarder SPARTA Rennes
- Ecrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques.
- 🆕 Regarder NetComi
- 🆕 Regarder OneNet car aggrégation plus robuste
- 🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser

#### 1.1.3 Écrire et faire tourner

- Lancer colBiSBM sur OTU\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir
- Lancer colSBM sur OTU\times OTU
- TabNet pratiquer les exercices
- 🆕 SparCC à différent niveaux
- 🆕 SBM à différent niveaux
- 🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux

#### 1.1.4 Causalité

Plus sur le temps long, à regarder

- GT causalité
- Daria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)

## 2 A discuter

- 🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller
- 🆕 Chercher des cours à suivre

## 3 Biblio à faire

- Regarder Transport optimal graphes bipartite.

## 4 Lectures en cours 📚

### 4.1 HDR Vincent Brault

- ⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit
- Chap 3

### 4.2 OT

- ⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.
- ⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.
- ⌛ Nenna (s. d.a)

### 4.3 Inférence de graphes

- ⌛ Aitchison (1982), en cours

- ❗📖 Payne et al. (2023) sur MixMPLN

### 4.4 Causalité

- ❗📖 Bystrova (s. d.)

### 4.5 Largest Gaps

- ❗📖 Brault et Channarond (2023)
- ❗📖 Channarond, Daudin, et Robin (2012) le papier qui introduit le Largest Gaps

## Les références

Aitchison, J. 1982. « The Statistical Analysis of Compositional Data ». Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological) 44 (2): 139‑77. https://www.jstor.org/stable/2345821.
Brault, Vincent, et Antoine Channarond. 2023. « Fast and Consistent Algorithm for the Latent Block Model ». 9 mars 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.1610.09005.
Bystrova, Daria. s. d. « Causal Discovery ».
Channarond, Antoine, Jean-Jacques Daudin, et Stéphane Robin. 2012. « Classification and Estimation in the Stochastic Blockmodel Based on the Empirical Degrees ». Electronic Journal of Statistics 6 (janvier). https://doi.org/10.1214/12-ejs753.
Mazelet, Sonia, Rémi Flamary, et Bertrand Thirion. s. d. « Unsupervised Learning for Optimal Transport Plan Prediction Between Unbalanced Graphs ».
Nenna, Luca. s. d.a. « Lecture 1 Monge and Kantorovich Problems: From Primal to Dual ».
———. s. d.b. « Lecture 2: Entropic Optimal Transport ».
Payne, Andrea, Anjali Silva, Steven J. Rothstein, Paul D. McNicholas, et Sanjeena Subedi. 2023. « Finite Mixtures of Multivariate Poisson-Log Normal Factor Analyzers for Clustering Count Data ». 13 novembre 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.07762.