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4
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"text": "❗Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin.\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n▶️ Je commence à coder ça ➡️ Je stocke la première étape de clustering pour moins galérer\n\nIdée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi\n\nJ’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : 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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc. ### Applications\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\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\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\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": "❗Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin.\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n✅ C’est bon j’ai une fonction qui tourne, mais lentement ⌛\n\n✅ Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi. J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.\n\n✅ Il y avait un bug dans la fenêtre glissant où la condition d’arrêt quand le BICL n’augmentait plus était mal détectée. Corrigé\n\n\n\n9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante\n\n\n\n\n\nTEMPORAIRE 30 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante\n\n\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : 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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.\n\n\n\n\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\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\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\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": "❗Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin.\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n▶️ Je commence à coder ça ➡️ Je stocke la première étape de clustering pour moins galérer\n\nIdée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi\n\nJ’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : 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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc. ### Applications\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\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\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\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": "❗Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin.\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n✅ C’est bon j’ai une fonction qui tourne, mais lentement ⌛\n\n✅ Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi. J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.\n\n✅ Il y avait un bug dans la fenêtre glissant où la condition d’arrêt quand le BICL n’augmentait plus était mal détectée. Corrigé\n\n\n\n9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante\n\n\n\n\n\nTEMPORAIRE 30 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante\n\n\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : 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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.\n\n\n\n\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\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\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\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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42
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<li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a> <li><a href="#todo-list" id="toc-todo-list" class="nav-link active" data-scroll-target="#todo-list">TODO List</a>
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<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li>
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li> <li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
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<li><a href="#lecture-en-cours" id="toc-lecture-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lecture-en-cours">Lecture en cours</a> <li><a href="#lecture-en-cours" id="toc-lecture-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lecture-en-cours">Lecture en cours</a>
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<li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a> <li><a href="#a-continuer" id="toc-a-continuer" class="nav-link" data-scroll-target="#a-continuer">A continuer</a>
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<li><a href="#applications" id="toc-applications" class="nav-link" data-scroll-target="#applications">Applications</a></li> <li><a href="#applications-1" id="toc-applications-1" class="nav-link" data-scroll-target="#applications-1">Applications</a></li>
<li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence">Axe inférence</a></li> <li><a href="#axe-inférence" id="toc-axe-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#axe-inférence">Axe inférence</a></li>
</ul></li> </ul></li>
<li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</a></li> <li><a href="#repoussés-ou-abandonnés" id="toc-repoussés-ou-abandonnés" class="nav-link" data-scroll-target="#repoussés-ou-abandonnés">Repoussés ou abandonnés</a></li>
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<section id="todo-list" class="level2"> <section id="todo-list" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2> <h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
<ul> <ul>
<li><p>❗Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin.</p></li> <li>❗Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin.</li>
<li><p>Pour clustering de collections sur données réelles :<br> <li>Pour clustering de collections sur données réelles :<br>
→ 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> → 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>.
<ul> <ul>
<li>Faire le <code>hclust</code> avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement</li> <li>Faire le <code>hclust</code> avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement</li>
<li>Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur</li> <li>Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur</li>
<li>Ré-ajuster les bonnes partitions.</li> <li>Ré-ajuster les bonnes partitions.</li>
<li>▶️ Je commence à coder ça ➡️ Je stocke la première étape de clustering pour moins galérer</li> <li>✅ C’est bon j’ai une fonction qui tourne, mais lentement ⌛</li>
</ul></li> </ul></li>
<li><p>Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi</p> <li>✅ Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi. J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.</li>
</ul>
<p>✅ Il y avait un bug dans la fenêtre glissant où la condition d’arrêt quand le BICL n’augmentait plus était mal détectée. Corrigé</p>
<div class="quarto-figure quarto-figure-center">
<figure class="figure">
<p><img src="figs/ari-clustering-desc&amp;asc9.png" class="img-fluid figure-img"></p>
<figcaption>9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&amp;ascendante</figcaption>
</figure>
</div>
<div class="quarto-figure quarto-figure-center">
<figure class="figure">
<p><img src="figs/ari-clustering-desc&amp;asc30.png" class="img-fluid figure-img"></p>
<figcaption><strong>TEMPORAIRE</strong> 30 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&amp;ascendante</figcaption>
</figure>
</div>
<ul> <ul>
<li>J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.</li>
</ul></li>
<li><p>Pour les deux propositions données simulées tester diverses distances.</p></li> <li><p>Pour les deux propositions données simulées tester diverses distances.</p></li>
<li><p>Dé-bugger les simulations :</p> <li><p>Dé-bugger les simulations :</p>
<ul> <ul>
@ -264,8 +277,12 @@ window.Quarto = {
</ul></li> </ul></li>
<li><p>Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’<strong>inférence</strong>.</p></li> <li><p>Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’<strong>inférence</strong>.</p></li>
<li><p>Si problème de parallélisation vient de pb de version <em>future.callr</em> le signaler à MIGALE.</p></li> <li><p>Si problème de parallélisation vient de pb de version <em>future.callr</em> le signaler à MIGALE.</p></li>
<li><p>✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc. ### Applications</p></li> <li><p>✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.</p></li>
<li><p>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</p></li> </ul>
<section id="applications" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3>
<ul>
<li>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</li>
</ul> </ul>
<div id="ref-kmeans-vae" class="quarto-float quarto-figure quarto-figure-center anchored"> <div id="ref-kmeans-vae" class="quarto-float quarto-figure quarto-figure-center anchored">
<figure class="quarto-float quarto-float-ref figure"> <figure class="quarto-float quarto-float-ref figure">
@ -282,6 +299,7 @@ Reference&nbsp;1
<ul> <ul>
<li>Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple</li> <li>Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple</li>
</ul> </ul>
</section>
<section id="inférence-et-microbes" class="level3"> <section id="inférence-et-microbes" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3> <h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-et-microbes">Inférence et microbes</h3>
<ul> <ul>
@ -350,8 +368,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
</section> </section>
<section id="a-continuer" class="level2"> <section id="a-continuer" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2> <h2 class="anchored" data-anchor-id="a-continuer">A continuer</h2>
<section id="applications" class="level3"> <section id="applications-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="applications">Applications</h3> <h3 class="anchored" data-anchor-id="applications-1">Applications</h3>
<ul> <ul>
<li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li> <li>Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation</li>
</ul> </ul>

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