polarolouis/these-recap-hebdo
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Louis 2025-06-30 11:30:15 +02:00
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suivi/2025-25/2025-25.qmd
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@ -12,7 +12,7 @@ bibliography: references.bib
- ✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le - ✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le
meilleur meilleur
- ✅ Ré-ajuster les bonnes partitions. - ✅ 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 $BICL_{asc} \geq BICL_{desc}$ - ✅ **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. - ⌛ 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. 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**. - ✅ **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. - ✅ **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 ### Inférence et microbes
- Lancer *colBiSBM* sur $OTU\times Sample$ → problème du chargement en mémoire des données à voir - 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 $OTU\times OTU$ - 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) - 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 - Regarder **SPARTA** Rennes
@ -102,27 +99,18 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i & \text{
- ⌛ @nennaLecture1Monge - ⌛ @nennaLecture1Monge
### Inférence de graphes ### 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 ## A discuter
### Inférence ### 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 ...) - pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU ...)
> Combine networks at different taxonomic levels > Combine networks at different taxonomic levels
- Inférence + GREMLINS - 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.