From 89b69d6fbc0682f138402259dc4df0bee8ac6967 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Woodpecker CI Date: Mon, 30 Jun 2025 09:31:21 +0000 Subject: [PATCH] Deploy site [CI SKIP] --- index.html | 26 +++++++++++++------------- search.json | 8 ++++---- suivi/2025-25/2025-25.html | 33 ++++++++------------------------- 3 files changed, 25 insertions(+), 42 deletions(-) diff --git a/index.html b/index.html index 3f7ce09..43b48ce 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -210,7 +210,7 @@ window.Quarto = {
Date de publication
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20 juin 2025

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30 juin 2025

@@ -228,7 +228,7 @@ window.Quarto = {
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diff --git a/search.json b/search.json index 5434652..71c29ec 100644 --- a/search.json +++ b/search.json @@ -88,28 +88,28 @@ "href": "suivi/2025-25/2025-25.html", "title": "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin", "section": "", - "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*}" + "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*}" }, { "objectID": "suivi/2025-25/2025-25.html#todo-list", "href": "suivi/2025-25/2025-25.html#todo-list", "title": "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin", "section": "", - "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*}" + "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. 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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." + "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" }, { "objectID": "suivi/2025-25/2025-25.html#a-discuter", "href": "suivi/2025-25/2025-25.html#a-discuter", "title": "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin", "section": "A discuter", - "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." + "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" }, { "objectID": "suivi/2025-15/2025-15.html", diff --git a/suivi/2025-25/2025-25.html b/suivi/2025-25/2025-25.html index 4c7f4ea..f400c09 100644 --- a/suivi/2025-25/2025-25.html +++ b/suivi/2025-25/2025-25.html @@ -224,7 +224,6 @@ window.Quarto = {
  • A discuter
    • @@ -244,7 +243,7 @@ window.Quarto = {
    • ✅ 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}

  • Creuser et explorer avec easy16s !

    • @@ -329,6 +328,7 @@ Reading
  • ⌛ 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.

    • @@ -350,12 +350,6 @@ Reference 1

    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 de Christophe Regouby et les exercices
    • Regarder SPARTA Rennes
      • @@ -382,7 +376,12 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &

      Inférence de graphes

        -
      • ⌛ Matchado et al. (2021) ➡️ Je vais sûrement utiliser SparCC et CCLasso pour inférer des réseaux unipartites car prise en compte des données compositionnelles.
        • +
      • ✅ 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
          • +
      @@ -391,12 +390,6 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &

      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 …)
      @@ -405,16 +398,6 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &
      • 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.
        • -