diff --git a/suivi/2025-25/2025-25.qmd b/suivi/2025-25/2025-25.qmd index 56467e9..0bab433 100644 --- a/suivi/2025-25/2025-25.qmd +++ b/suivi/2025-25/2025-25.qmd @@ -12,7 +12,7 @@ bibliography: references.bib - ✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur - ✅ Ré-ajuster les bonnes partitions. - - ⌛ En train de corriger le bug commun à l'inférence + - ❓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 $BICL_{asc} \geq BICL_{desc}$ @@ -62,6 +62,7 @@ bibliography: references.bib - ⌛ 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. @@ -78,10 +79,6 @@ J'ai commencé à regarder un peu ### Inférence et microbes - Lancer *colBiSBM* sur $OTU\times Sample$ → problème du chargement en mémoire des données à voir -- Se renseigner techniques d'inférence de réseaux : - - covariance (base corrélation et seuil) - - GraphicalLASSO ou CCLasso - - Co-occurence - Lancer *colSBM* sur $OTU\times OTU$ - Creuser [TabNet](https://raw.githubusercontent.com/cregouby/R-toulouse-tabnet/main/Tabnet_RR2023_fr_pdf.pdf) de Christophe Regouby et les [exercices](https://github.com/cregouby/Tutoriel_torch) - Regarder **SPARTA** Rennes @@ -102,27 +99,18 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i & \text{ - ⌛ @nennaLecture1Monge ### Inférence de graphes -- ⌛ @matchadoNetworkAnalysisMethods2021b ➡️ Je vais sûrement utiliser SparCC et CCLasso pour inférer des réseaux unipartites car prise en compte des données compositionnelles. +- ✅ @matchadoNetworkAnalysisMethods2021b ➡️ 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 ## A discuter ### Inférence -- Papier pour comprendre données - - ~~Faust et al.~~ - - Abdill et al. - - Bashan et al. - - pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU ...) > Combine networks at different taxonomic levels -- Inférence + GREMLINS - -### Rédaction article - -- Relire intro St Clair -- S'inspirer structure pour mon intro -- Trouver biblio intro -- Rédiger l'intro -- Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures. \ No newline at end of file +- Inférence + GREMLINS \ No newline at end of file