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title: "Bilan semaine 45 2025 : 03 novembre - 06 novembre"
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categories: [colBiSBM, inférence, GNN]
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date: 2025 11 03
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date-modified: last-modified
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bibliography: references.bib
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## TODO List
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- Finir le papier :
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- ❓ Fait ? Re-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.
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- ✅ Partie Baldock: Ajouter l'ordre des modèles préférés et vérifier mais BICLsep < BICL pirho < BICL iid
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- ✅ Toutes les simus en annexe. Envoyer Info transfer en annexe et remplacer par Network partitioning
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- Codes pour le papier :
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- Nettoyer les scripts
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- Faire un joli README
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- ❓Faire des notebooks
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- Maitriser graphtools de Peixoto pour essayer d'utiliser l'arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC
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- Maitriser SparCC
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- Faire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.
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- Clustering unipartite j'ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer
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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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- 👶 (délégué à Mona) Clustering sur Doré :
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- Regarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)
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- ⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown
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- Clusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)
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- Si M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.
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- Regarder *Largest gap* sur réseaux Doré
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- ⌛ Essayer *clustering* sur `supinfo`
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- CAH et Kmeans tendent vers faire $K = 13$ clusters sur les supinfos
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- Enrichir avec des métriques sur les réseaux (nestedness, connectance autres ?)
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- Demander à Elisa pour la signification des métadonnées
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- Demander à Elisa une fois vu cohérences de groupe voir pour interprétation écologiques ?
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- Algo de clustering sur les groupes trouvés
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### Inférence et microbes
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#### Bibliographie: à lire, à faire
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- Lire article multi-niveaux Saint-Clair
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- ✅ Papier Julie Negative Binomiale
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- 🆕 🔎 Trouver des papiers:
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- LBM Negative Binomial
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- Network inference through sample comparison
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- Idée des groupes sur la base de distance phylogénétique:
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- En train de comprendre les distances que phyloseq permet de calculer sur notre exemple
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- En train de lire sur Principle coordinate analysis : https://openplantpathology.github.io/OPP_Workshop_Multivariate/2-MV_PCO.html
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- Parametric t-SNE pour avoir une unique représentation latente (inconvénient utilise du Deep Learning)
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- Lire Papier UniFrac
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#### Réflexion
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- easy16s : se renseigner sur
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- $\alpha$, $\beta$ diversité
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- Heatmap
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- Regarder **SPARTA** Rennes
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- Ecrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques.
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- 🆕 Regarder NetComi
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- 🆕 Regarder OneNet car aggrégation plus robuste
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- 🆕 Réfléchir sens d'aggréger les données ou de les diviser
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#### Écrire et faire tourner
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- Lancer *colBiSBM* sur $OTU\times Sample$ → problème du chargement en mémoire des données à voir
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- Lancer *colSBM* sur $OTU\times OTU$
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- TabNet pratiquer les [exercices](https://github.com/cregouby/Tutoriel_torch)
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- 🆕 SparCC à différent niveaux
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- 🆕 SBM à différent niveaux
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- 🆕⌛ Tree-PLN à différents niveaux
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#### Causalité
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Plus sur le temps long, à regarder
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- GT causalité
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- Daria Bystrova lire présentation @bystrovaCausalDiscovery (Meek rules, V-structure)
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## A discuter
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- 🆕 Voir pour des Réseaux / GDR ou aller
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- 🆕 Chercher des cours à suivre
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## Biblio à faire
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- Regarder Transport optimal graphes bipartite.
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## Lectures en cours 📚
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### HDR Vincent Brault
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- ⌛ 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
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- Chap 3
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### OT
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- ⌛ @mazeletUnsupervisedLearningOptimal Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.
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- ⌛ @nennaLecture2Entropic Pour comprendre le problème d'OT régularisé pour l'entropie.
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- ⌛ @nennaLecture1Monge
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### Inférence de graphes
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- ⌛ @aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a, en cours
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- ❗📖 @payneFiniteMixturesMultivariate2023 sur MixMPLN
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### Causalité
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- ❗📖 @bystrovaCausalDiscovery
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### Largest Gaps
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- ❗📖 @braultFastConsistentAlgorithm2023
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- ❗📖 @channarondClassificationEstimationStochastic2012 le papier qui introduit le *Largest Gaps* |