Fiche de LI Honghao

Titre : Interpretable biological network reconstruction from observational data
Date : 15 décembre 2021
Heure: 10:00
Résumé : Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les méthodes de reconstruction de réseaux causaux à partir de données purement observationnelles. La thèse peut être divisée en trois parties. La première partie concerne la modification des méthodes d’apprentissage de structures causales, dite méthodes basées sur des contraintes, en imposant l’interprétabilité du graphe final reconstruit. La deuxième partie concerne la modification de la méthode MIIC développée par notre équipe. Dans la première section, nous proposons et mettons en œuvre une modification simple, appelée MIIC conservatrice pour des ensembles de données finis. Dans les sections suivantes, nous nous concentrons sur l’amélioration de l’interprétabilité et de l’extensibilité de la méthode MIIC, et proposons la nouvelle méthode iMIIC. Dans la troisième partie, nous discutons de l’application de iMIIC à la reconstruction d’un réseau clinique à partir des dossiers médicaux de près de 400,000 patients de la base de données SEER.
Lieu : l'amphithéâtre Moissan, Chimie ParisTech