TODO List
Pour clustering de collections sur données réelles :
→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).- ❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…
- S’assurer que ça marche et relancer
Creuser et explorer avec easy16s !
Dé-bugger les simulations :
- ⌛ 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.
- ⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.
- ⌛ 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.
Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.
- Faire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu
Inférence et microbes
- Lancer colBiSBM sur OTU\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir
- Lancer colSBM sur OTU\times OTU
- Creuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices
- Regarder SPARTA Rennes
- Lire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)
- Lire article multi-niveaux Saint-Clair
- Demander 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)
- Ecrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \begin{align*} i \rightarrow &~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i & \text{Taxonomie}\\ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i & \text{Groupes fonctionnels} \end{align*}
Lecture en cours
OT
Inférence de graphes
A discuter
Inférence
- pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)
Combine networks at different taxonomic levels
- Inférence + GREMLINS
Les références
Mazelet, Sonia, Rémi Flamary, et Bertrand Thirion. s. d. « Unsupervised Learning for Optimal Transport Plan Prediction Between Unbalanced Graphs ».
Nenna, Luca. s. d.a. « Lecture 1 Monge and Kantorovich Problems: From Primal to Dual ».
———. s. d.b. « Lecture 2: Entropic Optimal Transport ».