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title: "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 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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- 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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- ✅ 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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- ⌛ En train de corriger le bug commun à l'inférence
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- ✅ **Oui c'est bien le cas** Clustering descendant & ascendant : vérifier qu'au cours du temps le $BICL_{asc} \geq BICL_{desc}$
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- Creuser et explorer avec easy16s !
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- Comparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple
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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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- ✅ **Non ça n'a pas l'air d'être ça**. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l'**inférence**.
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- ✅ **Il suffisait de faire la màj soit même...** Si problème de parallélisation vient de pb de version *future.callr* le signaler à MIGALE.
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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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:::
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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 ou CCLasso
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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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- ⌛ @nennaLecture1Monge
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### Inférence de graphes
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- ⌛ @matchadoNetworkAnalysisMethods2021b
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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. |