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<div class="quarto-post image-right" data-index="11" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1742169600000" data-listing-file-modified-sort="1750416692363" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="426">
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<div class="quarto-post image-right" data-index="11" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1742169600000" data-listing-file-modified-sort="1751275834031" data-listing-date-modified-sort="NaN" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="426">
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@ -88,28 +88,28 @@
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"href": "suivi/2025-25/2025-25.html",
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"title": "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin",
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"section": "",
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"text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence\n\n✅ Oui c’est bien le cas Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \\geq BICL_{desc}\nCreuser et explorer avec easy16s !\n✅ Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\n\n\n\nAUC values for colBiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.798\n\n\n0.755\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.836\n\n\n0.774\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.854\n\n\n0.760\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.867\n\n\n0.740\n\n\n\n\n\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ 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.\n\n✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO ou CCLasso\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander 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)\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}"
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"text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n\n✅ Oui c’est bien le cas Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \\geq BICL_{desc}\nCreuser et explorer avec easy16s !\n✅ Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\n\n\n\nAUC values for colBiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.798\n\n\n0.755\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.836\n\n\n0.774\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.854\n\n\n0.760\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.867\n\n\n0.740\n\n\n\n\n\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ 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.\n\n✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander 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)\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}"
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"objectID": "suivi/2025-25/2025-25.html#todo-list",
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"text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence\n\n✅ Oui c’est bien le cas Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \\geq BICL_{desc}\nCreuser et explorer avec easy16s !\n✅ Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\n\n\n\nAUC values for colBiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.798\n\n\n0.755\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.836\n\n\n0.774\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.854\n\n\n0.760\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.867\n\n\n0.740\n\n\n\n\n\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ 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.\n\n✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO ou CCLasso\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander 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)\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}"
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"text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n\n✅ Oui c’est bien le cas Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \\geq BICL_{desc}\nCreuser et explorer avec easy16s !\n✅ Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\n\n\n\nAUC values for colBiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.798\n\n\n0.755\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.836\n\n\n0.774\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.854\n\n\n0.760\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.867\n\n\n0.740\n\n\n\n\n\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ 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.\n\n✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander 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)\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}"
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},
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{
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||||
"objectID": "suivi/2025-25/2025-25.html#lecture-en-cours",
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"href": "suivi/2025-25/2025-25.html#lecture-en-cours",
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"title": "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin",
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"section": "Lecture en cours",
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"text": "Lecture en cours\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes\n⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.\n⌛ Nenna (s. d.a)\n\n\n\nInférence de graphes\n\n⌛ Matchado et al. (2021) ➡️ Je vais sûrement utiliser SparCC et CCLasso pour inférer des réseaux unipartites car prise en compte des données compositionnelles."
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"text": "Lecture en cours\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes\n⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.\n⌛ Nenna (s. d.a)\n\n\n\nInférence de graphes\n\n✅ Matchado et al. (2021) ➡️ Nos données étant compositionnelles il faut utiliser:\n\nCCLasso et SparCC\nHARMONIES pour zéro inflation (Binomiale négative), COZINE centered log ratio transformation compositionnalité, zéro inflation et forte précision\nMixMPLN"
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},
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{
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"objectID": "suivi/2025-25/2025-25.html#a-discuter",
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"href": "suivi/2025-25/2025-25.html#a-discuter",
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||||
"title": "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin",
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"section": "A discuter",
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"text": "A discuter\n\nInférence\n\nPapier pour comprendre données\n\nFaust et al.\nAbdill et al.\nBashan et al.\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS\n\n\n\nRédaction article\n\nRelire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures."
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"text": "A discuter\n\nInférence\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS"
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},
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{
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"objectID": "suivi/2025-15/2025-15.html",
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@ -224,7 +224,6 @@ window.Quarto = {
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<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
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<ul class="collapse">
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<li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
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<li><a href="#rédaction-article" id="toc-rédaction-article" class="nav-link" data-scroll-target="#rédaction-article">Rédaction article</a></li>
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</ul></li>
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</ul>
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</nav>
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@ -244,7 +243,7 @@ window.Quarto = {
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<ul>
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<li>✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur</li>
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<li>✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.</li>
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<li>⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence</li>
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<li>❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…</li>
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</ul></li>
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<li><p>✅ <strong>Oui c’est bien le cas</strong> Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le <span class="math inline">BICL_{asc} \geq BICL_{desc}</span></p></li>
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<li><p>Creuser et explorer avec easy16s !</p></li>
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@ -329,6 +328,7 @@ Reading
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<li>⌛ 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.
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<ul>
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<li>✅ <strong>Non ça n’a pas l’air d’être ça</strong>. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’<strong>inférence</strong>.</li>
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<li>⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.</li>
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</ul></li>
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</ul></li>
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<li><p>✅ <strong>Il suffisait de faire la màj soit même…</strong> Si problème de parallélisation vient de pb de version <em>future.callr</em> le signaler à MIGALE.</p></li>
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@ -350,12 +350,6 @@ Reference 1
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<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
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<ul>
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<li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
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<li>Se renseigner techniques d’inférence de réseaux :
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<ul>
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<li>covariance (base corrélation et seuil)</li>
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<li>GraphicalLASSO ou CCLasso</li>
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<li>Co-occurence</li>
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</ul></li>
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<li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
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<li>Creuser <a href="https://raw.githubusercontent.com/cregouby/R-toulouse-tabnet/main/Tabnet_RR2023_fr_pdf.pdf">TabNet</a> de Christophe Regouby et les <a href="https://github.com/cregouby/Tutoriel_torch">exercices</a></li>
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<li>Regarder <strong>SPARTA</strong> Rennes</li>
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@ -382,7 +376,12 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &
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<section id="inférence-de-graphes" class="level3">
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<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
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<ul>
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<li>⌛ <span class="citation" data-cites="matchadoNetworkAnalysisMethods2021b">Matchado et al. (<a href="#ref-matchadoNetworkAnalysisMethods2021b" role="doc-biblioref">2021</a>)</span> ➡️ Je vais sûrement utiliser SparCC et CCLasso pour inférer des réseaux unipartites car prise en compte des données compositionnelles.</li>
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<li>✅ <span class="citation" data-cites="matchadoNetworkAnalysisMethods2021b">Matchado et al. (<a href="#ref-matchadoNetworkAnalysisMethods2021b" role="doc-biblioref">2021</a>)</span> ➡️ Nos données étant compositionnelles il faut utiliser:
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<ul>
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<li>CCLasso et SparCC</li>
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<li>HARMONIES pour zéro inflation (Binomiale négative), COZINE centered log ratio transformation compositionnalité, zéro inflation et forte précision</li>
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<li>MixMPLN</li>
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</ul></li>
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</ul>
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</section>
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</section>
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@ -391,12 +390,6 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &
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<section id="inférence" class="level3">
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<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
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<ul>
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<li>Papier pour comprendre données
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<ul>
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<li><del>Faust et al.</del></li>
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<li>Abdill et al.</li>
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<li>Bashan et al.</li>
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</ul></li>
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<li>pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)</li>
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</ul>
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<blockquote class="blockquote">
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@ -405,16 +398,6 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &
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<ul>
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||||
<li>Inférence + GREMLINS</li>
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</ul>
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</section>
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<section id="rédaction-article" class="level3">
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<h3 class="anchored" data-anchor-id="rédaction-article">Rédaction article</h3>
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<ul>
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<li>Relire intro St Clair</li>
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<li>S’inspirer structure pour mon intro</li>
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<li>Trouver biblio intro</li>
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<li>Rédiger l’intro</li>
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<li>Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.</li>
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</ul>
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