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title: "Bilan semaine 45 2025 : 03 novembre - 06 novembre"
categories: [colBiSBM, inférence, GNN]
date: 2025 11 03
date-modified: last-modified
bibliography: references.bib
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## TODO List

- Finir le papier :
    - ❓ Fait ? Re-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.
    - ✅ Partie Baldock: Ajouter l'ordre des modèles préférés et vérifier mais BICLsep < BICL pirho < BICL iid 
    - ✅ Toutes les simus en annexe. Envoyer Info transfer en annexe et remplacer par Network partitioning
- Codes pour le papier :
    - Nettoyer les scripts
    - Faire un joli README
    - ❓Faire des notebooks

- Maitriser graphtools de Peixoto pour essayer d'utiliser l'arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC

- Maitriser SparCC

- Faire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.

- Clustering unipartite j'ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer 

- Pour clustering de collections sur données ~~réelles~~ :    
    &rarr; L'intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs $(Q_1,Q_2)$.

- 👶 (délégué à Mona) Clustering sur Doré :
    - Regarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)
        - ⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown
    - Clusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)
    - Si M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.

    - Regarder *Largest gap* sur réseaux Doré

    - ⌛ Essayer *clustering* sur `supinfo`
        - CAH et Kmeans tendent vers faire $K = 13$ clusters sur les supinfos
        - Enrichir avec des métriques sur les réseaux (nestedness, connectance autres ?)
        - Demander à Elisa pour la signification des métadonnées 
        - Demander à Elisa une fois vu cohérences de groupe voir pour interprétation écologiques ?
        - Algo de clustering sur les groupes trouvés

### Inférence et microbes

#### Bibliographie: à lire, à faire

- Lire article multi-niveaux Saint-Clair
- 🆕⌛ Papier Julie Negative Binomiale
- 🆕 🔎 Trouver des papiers: 
    - LBM Negative Binomial
    - Network inference through sample comparison

#### Réflexion

- easy16s : se renseigner sur 
    - $\alpha$, $\beta$ diversité
    - Heatmap
- Regarder **SPARTA** Rennes
- Ecrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques.
- 🆕 Regarder NetComi
- 🆕 Regarder OneNet car aggrégation plus robuste
- 🆕 Réfléchir sens d'aggréger les données ou de les diviser 

#### Écrire et faire tourner

- Lancer *colBiSBM* sur $OTU\times Sample$ &rarr; problème du chargement en mémoire des données à voir
- Lancer *colSBM* sur $OTU\times OTU$
- TabNet pratiquer les [exercices](https://github.com/cregouby/Tutoriel_torch)
- 🆕 SparCC à différent niveaux
- 🆕 SBM à différent niveaux
- 🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux


#### Causalité

Plus sur le temps long, à regarder

- GT causalité
- Daria Bystrova lire présentation @bystrovaCausalDiscovery (Meek rules, V-structure)

## A discuter

- 🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller
- 🆕 Chercher des cours à suivre

## Biblio à faire

- Regarder Transport optimal graphes bipartite.


## Lectures en cours 📚

### HDR Vincent Brault

- ⌛ Chap 2 : Creuser l'idée de maximiser l'énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit
- Chap 3

### OT
- ⌛ @mazeletUnsupervisedLearningOptimal Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.
- ⌛ @nennaLecture2Entropic Pour comprendre le problème d'OT régularisé pour l'entropie.
- ⌛ @nennaLecture1Monge

### Inférence de graphes

- ⌛ @aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a, en cours

- ❗📖 @payneFiniteMixturesMultivariate2023 sur MixMPLN

### Causalité

- ❗📖 @bystrovaCausalDiscovery

### Largest Gaps

- ❗📖 @braultFastConsistentAlgorithm2023
- ❗📖 @channarondClassificationEstimationStochastic2012 le papier qui introduit le *Largest Gaps*