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title: "Bilan semaine 24 2025 : 10 juin - 13 juin"
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categories: [colBiSBM, inférence, GNN]
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date: 2025 06 13
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bibliography: references.bib
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## TODO List
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- ❗Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin.
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- Pour clustering de collections sur données réelles :
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→ L'intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs $(Q_1,Q_2)$.
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- Faire le `hclust` avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement
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- Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le
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meilleur
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- Ré-ajuster les bonnes partitions.
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- ▶️ Je commence à coder ça ➡️ Je stocke la première étape de clustering pour moins galérer
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- Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi
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- 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.
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- Pour les deux propositions données simulées tester diverses distances.
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- Dé-bugger les simulations :
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- 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.
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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.
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- Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l'**inférence**.
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- Si problème de parallélisation vient de pb de version *future.callr* le signaler à MIGALE.
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- ✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.
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### Applications
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- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*.
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Car densités déséquilibrées.
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:::{#ref-kmeans-vae}
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- Faire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l'espace latent
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J'ai commencé à regarder un peu
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- Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple
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### Inférence et microbes
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- Lancer *colBiSBM* sur $OTU\times Sample$ → problème du chargement en mémoire des données à voir
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- Se renseigner techniques d'inférence de réseaux :
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- covariance (base corrélation et seuil)
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- GraphicalLASSO
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- Co-occurence
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- Lancer *colSBM* sur $OTU\times OTU$
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- Creuser [TabNet](https://raw.githubusercontent.com/cregouby/R-toulouse-tabnet/main/Tabnet_RR2023_fr_pdf.pdf) de Christophe Regouby et les [exercices](https://github.com/cregouby/Tutoriel_torch)
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- Regarder **SPARTA** Rennes
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- Lire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)
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- Lire article multi-niveaux Saint-Clair
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- 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)
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- Ecrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques.
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\begin{align*}
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i \rightarrow &~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i & \text{Taxonomie}\\
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Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i & \text{Groupes fonctionnels}
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\end{align*}
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## Lecture en cours
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### OT
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- @mazeletUnsupervisedLearningOptimal Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes
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- @nennaLecture2Entropic Pour comprendre le problème d'OT régularisé pour l'entropie.
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## A discuter
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### Inférence
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- Papier pour comprendre données
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- ~~Faust et al.~~
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- Abdill et al.
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- Bashan et al.
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- pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU ...)
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> Combine networks at different taxonomic levels
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- Inférence + GREMLINS
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### Rédaction article
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- Relire intro St Clair
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- S'inspirer structure pour mon intro
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- Trouver biblio intro
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- Rédiger l'intro
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- Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.
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## A continuer
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### Applications
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- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
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> Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l'analyse faite
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(à savoir pas d'effet du gradien d'urbanisation). À continuer pour l'intégrer dans l'article !
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### Axe inférence
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- Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence
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> J'ai lu Faust et al.
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> Je lis Abdill et al.
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## Repoussés ou abandonnés
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:::{.callout-note collapse="true"}
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## Déplier pour voir
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- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
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$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
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Il faut que j'ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code).
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Implémenté les missing steps.
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> Je n'arrive pas à comprendre les erreurs qui arrivent
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- Lire Biological Networks - François Képès
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- Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system *Pas pertinents et trop gros*
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:::{#lst-reco-systems lst-cap="Recommender systems data"}
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Par exemple :
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- [Liste de recommendation data](https://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/datasets.html)
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### Papier plus multi-applications
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- Données d'Elisa herbivore ?
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- Données urbanisations ?
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### Autour de l'article et du package
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- Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. **Possible de mettre l'exemple d'application de Sophie sur les réseaux avec gradient d'urbanisation**.
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### Simulations article
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- Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d'adjacences.
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- Corriger structure de simus :
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- Pour noisy $\alpha$ :
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- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
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- Beta contrainte dans (0,1)
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- Pour noisy links : Générer `nb_clustering` collections de taille M puis prélever $\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à inverser puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
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