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"title": "Bilan semaine 45 2025 : 03 novembre - 06 novembre",
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"text": "Finir le papier :\n\nRe-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.\n✅ Partie Baldock: Ajouter l’ordre des modèles préférés et vérifier mais BICLsep < BICL pirho < BICL iid\n✅ Toutes les simus en annexe. Envoyer Info transfer en annexe et remplacer par Network partitioning\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nFaire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\nPour 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👶 (délégué à stagiaire) Clustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\n\n\n\n\n\n\n\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\n🆕⌛ Papier Julie Negative Binomiale\n🆕 🔎 Trouver des papiers:\n\nLBM Negative Binomial\nNetwork inference through sample comparison\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\n\nRegarder SPARTA Rennes\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques.\n🆕 Regarder NetComi\n🆕 Regarder OneNet car aggrégation plus robuste\n🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser\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\nTabNet pratiquer les exercices\n🆕 SparCC à différent niveaux\n🆕 SBM à différent niveaux\n🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux\n\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)"
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"text": "Finir le papier :\n\n❓ Fait ? Re-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.\n✅ Partie Baldock: Ajouter l’ordre des modèles préférés et vérifier mais BICLsep < BICL pirho < BICL iid\n✅ Toutes les simus en annexe. Envoyer Info transfer en annexe et remplacer par Network partitioning\n\nCodes pour le papier :\n\nNettoyer les scripts\nFaire un joli README\n❓Faire des notebooks\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nFaire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\nPour 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👶 (délégué à Mona) Clustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\n⌛ Essayer clustering sur supinfo\n\nCAH et Kmeans tendent vers faire K = 13 clusters sur les supinfos\nEnrichir avec des métriques sur les réseaux (nestedness, connectance autres ?)\nDemander à Elisa pour la signification des métadonnées\nDemander à Elisa une fois vu cohérences de groupe voir pour interprétation écologiques ?\nAlgo de clustering sur les groupes trouvés\n\n\n\n\n\n\n\n\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\n🆕⌛ Papier Julie Negative Binomiale\n🆕 🔎 Trouver des papiers:\n\nLBM Negative Binomial\nNetwork inference through sample comparison\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\n\nRegarder SPARTA Rennes\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques.\n🆕 Regarder NetComi\n🆕 Regarder OneNet car aggrégation plus robuste\n🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser\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\nTabNet pratiquer les exercices\n🆕 SparCC à différent niveaux\n🆕 SBM à différent niveaux\n🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux\n\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)"
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"text": "Finir le papier :\n\n❓ Fait ? Re-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.\n✅ Partie Baldock: Ajouter l’ordre des modèles préférés et vérifier mais BICLsep < BICL pirho < BICL iid\n✅ Toutes les simus en annexe. Envoyer Info transfer en annexe et remplacer par Network partitioning\n\nCodes pour le papier :\n\nNettoyer les scripts\nFaire un joli README\n❓Faire des notebooks\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nFaire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\nPour 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👶 (délégué à Mona) Clustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\n⌛ Essayer clustering sur supinfo\n\nCAH et Kmeans tendent vers faire K = 13 clusters sur les supinfos\nEnrichir avec des métriques sur les réseaux (nestedness, connectance autres ?)\nDemander à Elisa pour la signification des métadonnées\nDemander à Elisa une fois vu cohérences de groupe voir pour interprétation écologiques ?\nAlgo de clustering sur les groupes trouvés\n\n\n\n\n\n\n\n\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\n🆕⌛ Papier Julie Negative Binomiale\n🆕 🔎 Trouver des papiers:\n\nLBM Negative Binomial\nNetwork inference through sample comparison\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\n\nRegarder SPARTA Rennes\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques.\n🆕 Regarder NetComi\n🆕 Regarder OneNet car aggrégation plus robuste\n🆕 Réfléchir sens d’aggréger les données ou de les diviser\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\nTabNet pratiquer les exercices\n🆕 SparCC à différent niveaux\n🆕 SBM à différent niveaux\n🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux\n\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)"
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@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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<div>
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<div class="quarto-title-meta-heading">Modifié</div>
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<div class="quarto-title-meta-contents">
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<p class="date-modified">6 novembre 2025</p>
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<p class="date-modified">7 novembre 2025</p>
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</div>
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</div>
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@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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<div class="quarto-title-meta-heading">Modifié</div>
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<div class="quarto-title-meta-contents">
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<p class="date-modified">6 novembre 2025</p>
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<p class="date-modified">7 novembre 2025</p>
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@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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<div class="quarto-title-meta-heading">Modifié</div>
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<div class="quarto-title-meta-contents">
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<p class="date-modified">6 novembre 2025</p>
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<p class="date-modified">7 novembre 2025</p>
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</div>
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</div>
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@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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<div class="quarto-title-meta-heading">Modifié</div>
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<div class="quarto-title-meta-contents">
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<p class="date-modified">6 novembre 2025</p>
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<p class="date-modified">7 novembre 2025</p>
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</div>
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@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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<div>
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<div class="quarto-title-meta-heading">Modifié</div>
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<div class="quarto-title-meta-contents">
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<p class="date-modified">6 novembre 2025</p>
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<p class="date-modified">7 novembre 2025</p>
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</div>
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</div>
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@ -255,17 +255,23 @@ window.Quarto = {
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<ul>
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<li><p>Finir le papier :</p>
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<ul>
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<li>Re-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.</li>
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<li>❓ Fait ? Re-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.</li>
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<li>✅ Partie Baldock: Ajouter l’ordre des modèles préférés et vérifier mais BICLsep < BICL pirho < BICL iid</li>
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<li>✅ Toutes les simus en annexe. Envoyer Info transfer en annexe et remplacer par Network partitioning</li>
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</ul></li>
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<li><p>Codes pour le papier :</p>
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<ul>
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<li>Nettoyer les scripts</li>
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<li>Faire un joli README</li>
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<li>❓Faire des notebooks</li>
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</ul></li>
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<li><p>Maitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC</p></li>
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<li><p>Maitriser SparCC</p></li>
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<li><p>Faire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.</p></li>
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<li><p>Clustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer</p></li>
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<li><p>Pour clustering de collections sur données <del>réelles</del> :<br>
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→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.</p></li>
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<li><p>👶 (délégué à stagiaire) Clustering sur Doré :</p>
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<li><p>👶 (délégué à Mona) Clustering sur Doré :</p>
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<ul>
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<li><p>Regarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)</p>
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<ul>
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@ -274,7 +280,14 @@ window.Quarto = {
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<li><p>Clusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)</p></li>
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<li><p>Si M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.</p></li>
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<li><p>Regarder <em>Largest gap</em> sur réseaux Doré</p></li>
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<li><p>Essayer <em>clustering</em> sur <code>supinfo</code></p></li>
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<li><p>⌛ Essayer <em>clustering</em> sur <code>supinfo</code></p>
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<ul>
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<li>CAH et Kmeans tendent vers faire <span class="math inline">K = 13</span> clusters sur les supinfos</li>
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<li>Enrichir avec des métriques sur les réseaux (nestedness, connectance autres ?)</li>
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<li>Demander à Elisa pour la signification des métadonnées</li>
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<li>Demander à Elisa une fois vu cohérences de groupe voir pour interprétation écologiques ?</li>
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<li>Algo de clustering sur les groupes trouvés</li>
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</ul></li>
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</ul></li>
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</ul>
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<section id="inférence-et-microbes" class="level3">
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