## 1 TODO List

- 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).

  - ✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur
  - ✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.
  - ❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…

- ✅ Oui c’est bien le cas Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \geq BICL_{desc}

- Creuser et explorer avec easy16s !

- ✅ Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple

AUC values for colBiSBM and VGAE models across cities
| AUC
--- | ---
City | colBiSBM | Untuned VGAE
Bristol | 0.798 | 0.755
Edinburgh | 0.836 | 0.774
Leeds | 0.854 | 0.760
Reading | 0.867 | 0.740

- Dé-bugger les simulations :

  - ⌛ Inférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.
    - ✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.
    - ⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.

- ✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.

- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.

- Faire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu

Reference 1

### 1.1 Inférence et microbes

- Lancer colBiSBM sur OTU\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir
- Lancer colSBM sur OTU\times OTU
- Creuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices
- Regarder SPARTA Rennes
- Lire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)
- Lire article multi-niveaux Saint-Clair
- Demander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)
- Ecrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \begin{align*} i \rightarrow &~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i & \text{Taxonomie}\\ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i & \text{Groupes fonctionnels} \end{align*}

## 2 Lecture en cours

### 2.1 OT

- ⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes
- ⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.
- ⌛ Nenna (s. d.a)

### 2.2 Inférence de graphes

- ✅ Matchado et al. (2021) ➡️ Nos données étant compositionnelles il faut utiliser:
  - CCLasso et SparCC
  - HARMONIES pour zéro inflation (Binomiale négative), COZINE centered log ratio transformation compositionnalité, zéro inflation et forte précision
  - MixMPLN pour générer K réseaux issus de K Poisson log Normal
  - mLDM peut enlever les arêtes indirectes.
- NetComi agrège plusieurs méthodes tout en permettant l’analyse différentielle !

Si pas compositionnelles :

- Meta-Network pour arêtes indirectes et non linéaires
- Environmentally-Driven Edge detection pour corriger les effets de l’environnement

## 3 A discuter

### 3.1 Inférence

- pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)

> Combine networks at different taxonomic levels

- Inférence + GREMLINS

## Les références

Matchado, Monica Steffi, Michael Lauber, Sandra Reitmeier, Tim Kacprowski, Jan Baumbach, Dirk Haller, et Markus List. 2021. « Network Analysis Methods for Studying Microbial Communities: A Mini Review ». Computational and Structural Biotechnology Journal 19 (janvier): 2687‑98. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2021.05.001.
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 ».