1 TODO List
⚠️ IL Y A UNE TYPO SUR LE SIGNE DE L’ENTROPIE POUR LE PAPIER: - \mathcal{H} au lieu de +\mathcal{H}
Codes pour le papier :
- Nettoyer les scripts
- Faire un joli README
- ❓Faire des notebooks
Faire tourner clustering sur Trojelsgaard
Réussir à reproduire résultat de Abramov et al. (s. d.)
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:
→ 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
1.1 Inférence et microbes
1.1.1 Modèle avec covariables sur probas d’appartenances aux groupes
Toujours modèle LBM mais avec probas d’appartenance pour les colonnes variables:
\begin{align*} Z_i &\sim \mathcal{M}(1; \pi_1, \dots, \pi_Q), \sum_{q=1}^{Q} \pi_q = 1\\ W_j &\sim \mathcal{M}(1; \rho_1^j, \dots, \rho_R^j), \sum_{r=1}^{R} \rho_r^j = 1\\ Y_{i,j}&\mid Z_i = q, W_j = r \sim \mathcal{F}(\alpha_{qr}) \end{align*}
Inférence variationnelle donc \ell(Y;\pmb{\theta}) \geq \mathcal{J}(\mathcal{R},\pmb{\theta}) avec
\mathcal{J}(\mathcal{R},\pmb{\theta})= \sum_{i = 1}^{n_1}\sum_{j=1}^{n_2}\sum_{q \in \mathcal{Q}_1} \sum_{r \in \mathcal{Q}_2} \tau_{iq}^{1} \tau_{jr}^{2} \log f(Y_{ij}; \alpha_{qr}) + \sum_{i=1}^{n_1} \sum_{q \in \mathcal{Q}_1} \tau_{iq}^{1} \log \pi_{\color{black}q} + \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r \in \mathcal{Q}_2} \tau_{jr}^{2} \log \rho_{\color{black}r} \\ - \sum_{i=1}^{n_1} \tau_{iq}^{1} \log \tau_{iq}^{1} - \sum_{j=1}^{n_2} \tau_{jr}^{2} \log \tau_{jr}^{2}
Plusieurs possibilités pour la définition de \rho_r^j
1.1.1.1 Modèle 1 (Tabouy)
Dénominateur pas correct, ne somme pas à 1.
\rho_r^j = \frac{\exp{\beta_r X_j\mathbf{1}_{\{r\neq R\}}}}{1+\sum_{s=1}^{R-1} \beta_s X_j}, \beta_R = 0 et \rho_R^{j} = \frac{1}{1+\sum_{s=1}^{R-1} \beta_s X_j} (pas de compréhension intuitive)
La partie pertinente de l’ELBO devient: P((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r=1}^{R} [\tau_{jr} (\beta_r X_j \mathbb{1}_{r\neq R} - \log (1+\sum_{s=1}^{R-1} \beta_s X_j))]
Et on obtient la dérivée partielle par rapport à \beta_t comme: \begin{align*} \dfrac{\partial P}{\partial \beta_t}&((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \biggl[ \tau_{jt} X_j - \frac{X_j}{1+\sum_{s=1}^{R-1} \exp{\beta_s X_j}} \biggr]\\ & = \sum_{j=1}^{n_2} \biggl[\bigl(\tau_{jt} - \frac{1}{1+\sum_{s=1}^{R-1} \beta_s X_j} \bigr) X_j\biggr] = \sum_{j=1}^{n_2} \biggl[\bigl(\tau_{jt} - \rho_R^j \bigr) X_j\biggr] \end{align*}
❓ Gradient mesure l’écart entre probas a posteriori et la proba a priori du groupe de référence ?
Conclusion: Il manque l’exponentielle cette formulation ne somme pas à 1.
1.1.1.2 Modèle Sophie
Avec \rho_r^j = \frac{\exp{\beta_r X_j}}{\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}} = \sigma(\pmb{\beta} \pmb{X})_{r,j}, où \sigma désigne le softmax. Mais il y a besoin de poser une contrainte sur l’un des (\beta_r)_{r=1,\dots,R}, ici \beta_R = 0.
La partie pertinente de l’ELBO devient: P((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \sum_{r=1}^{R} [\tau_{jr} (\beta_r X_j - \log (\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}))]
Et on obtient la dérivée partielle par rapport à \beta_t comme: \begin{align*} \dfrac{\partial P}{\partial \beta_t}&((\beta_r)_{r=1,\dots,R}, (X_j)_{j=1,\dots,n_2}, (\tau_{jr})_{\substack{j=1,\dots,n_2\\r=1,\dots,R}} ) = \sum_{j=1}^{n_2} \biggl[ \tau_{jt} X_j - \frac{X_j \exp{\beta_t X_j}}{\sum_{s=1}^{R} \exp{\beta_s X_j}} \biggr]\\ & = \sum_{j=1}^{n_2} \biggl[\bigl(\tau_{jt} - \sigma(\pmb{\beta} \pmb{X})_{t,j}\bigr) X_j\biggr] = \sum_{j=1}^{n_2} \biggl[\bigl(\tau_{jt} - \rho_t^j \bigr) X_j\biggr] \end{align*}
1.1.2 Bibliographie: à lire, à faire
- Lire article multi-niveaux Saint-Clair
- 🆕 🔎 Trouver des papiers:
- LBM Negative Binomial
- Network inference through sample comparison
- Idée des groupes sur la base de distance phylogénétique:
- En train de comprendre les distances que phyloseq permet de calculer sur notre exemple
- En train de lire sur Principle coordinate analysis : https://openplantpathology.github.io/OPP_Workshop_Multivariate/2-MV_PCO.html
- Parametric t-SNE pour avoir une unique représentation latente (inconvénient utilise du Deep Learning)
- Lire Papier UniFrac
1.1.3 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
1.1.4 Écrire et faire tourner
- Lancer colBiSBM sur OTU\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir
- Lancer colSBM sur OTU\times OTU
- TabNet pratiquer les exercices
- 🆕 SparCC à différent niveaux
- 🆕 SBM à différent niveaux
- 🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux
1.1.5 Causalité
Plus sur le temps long, à regarder
- GT causalité
- Daria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)
2 A discuter
- 🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller
- 🆕 Chercher des cours à suivre
3 Biblio à faire
- Regarder Transport optimal graphes bipartite.
4 Lectures en cours 📚
4.1 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
4.2 OT
4.3 Inférence de graphes
4.4 Causalité
- ❗📖 Bystrova (s. d.)