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Semi-supervised Penalized Output Kernel Regression for Link Prediction

 Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski
28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011), Jun 2011, Bellevue, WA, United States. pp.593--600
Communication dans un congrès hal-00654123v1
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Pushing Data into CP Models Using Graphical Model Learning and Solving

 Celine Brouard , Simon de Givry , Thomas Schiex
International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming, Sep 2020, Louvain La Neuve, Belgium
Communication dans un congrès hal-02942378v1

Liquid-chromatography retention order prediction for metabolite identification

 Eric Bach , Sandor Szedmak , Celine Brouard , Sebastian Böcker , Juho Rousu
Bioinformatics, 2018, 34 (17), pp.i875-i883. ⟨10.1093/bioinformatics/bty590⟩
Article dans une revue hal-02625281v1
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Machine Learning of Protein Interactions in Fungal Secretory Pathways

 Jana Kludas , Mikko Arvas , Sandra Castillo , Tiina Pakula , Merja Oja , et al.
PLoS ONE, 2016, 11, pp.1-20
Article dans une revue hal-02629835v1
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Critical Assessment of Small Molecule Identification 2016: automated methods

 Emma L. Schymanski , Christoph Ruttkies , Martin Krauss , Celine Brouard , Tobias Kind , et al.
Journal of Cheminformatics, 2017, 9 (1), ⟨10.1186/s13321-017-0207-1⟩
Article dans une revue hal-02626233v1
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Fast metabolite identification with Input Output Kernel Regression

 Celine Brouard , Huibin Shen , Kai Dührkop , Florence d'Alché-Buc , Sebastian Böcker , et al.
Bioinformatics, 2016, 32 (12), pp.i28-i36. ⟨10.1093/bioinformatics/btw246⟩
Article dans une revue hal-02637720v1

Markov Logic Network for supervised gene regulation inference: application to the ID2 regulatory network in human keratinocytes

 Celine Brouard , Julie Dubois , Christel Vrain , David Castel , Marie-Anne Debily , et al.
International Workshop on Machine Learning in Systems Biology, Sep 2012, Bâle, Switzerland
Communication dans un congrès hal-00833312v1
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Régression semi-supervisée à sortie noyau pour la prédiction de liens

 Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski
CAP, May 2011, Chambéry, France. pp.119-134
Communication dans un congrès hal-00830434v1

Should we really use graph neural networks for transcriptomic prediction?

 Céline Brouard , Raphaël Mourad , Nathalie Vialaneix
Briefings in Bioinformatics, 2024, 25 (2), pp. bbae027. ⟨10.1093/bib/bbae027⟩
Article dans une revue hal-04459067v1

Learning to Predict Graphs with Fused Gromov-Wasserstein Barycenters

 Luc Brogat-Motte , Rémi Flamary , Celine Brouard , Juho Rousu , Florence d'Alché-Buc
ICML 2022 - 39th International Conference on Machine Learning, Jul 2022, Baltimore, United States
Communication dans un congrès hal-03670855v1
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Gene regulatory network inference methodology for genomic and transcriptomic data acquired in genetically related heterozygote individuals

 Lise Pomiès , Celine Brouard , Harold Duruflé , Élise Maigné , Clément Carré , et al.
Bioinformatics, 2022, 38 (17), pp.4127-4134. ⟨10.1093/bioinformatics/btac445⟩
Article dans une revue hal-03776333v1
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Protein-protein interaction network inference with semi-supervised Output Kernel Regression

 Celine Brouard , Marie Szafranski , Florence d'Alché-Buc
JOBIM, Jul 2012, Rennes, France. pp.133-136
Communication dans un congrès hal-00830428v1
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Inférence de réseaux d'interaction protéine-protéine par apprentissage statistique

 Celine Brouard
Apprentissage [cs.LG]. Université d'Evry-Val d'Essonne, 2013. Français. ⟨NNT : 2013EVRY0006⟩
Thèse tel-00845692v1
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Magnitude-Preserving Ranking for Structured Outputs

 Celine Brouard , Eric Bach , Sebastian Böcker , Juho Rousu
Asian conference on machine learning (ACML 2017), Nov 2017, Seoul, South Korea. 16 p
Communication dans un congrès hal-02734693v1

Leçons apprises de l' évaluation des méthodes d'inférence de réseau de gènes chez Bacillus subtilis

 Léa Grima , Celine Brouard , Simon De Givry , Anne Goelzer , Élise Maigné , et al.
Journée Régionale Bioinfo/Biostat, Dec 2022, Toulouse, France.
Poster de conférence hal-03882985v1
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Improved small molecule identification through learning combinations of kernel regression models

 Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Juho Rousu
Journée Régionale de Bioinformatique et Biostatistique, Génopole Toulouse, Oct 2019, Auzeville, France. 2019
Poster de conférence hal-02786616v1
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Extension de la NMF supervisée pour l'intégration de données omiques

 Aurélie Mercadié , Eleonore Gravier , Gwendal Josse , Nathalie Vialaneix , Celine Brouard
Journée de Statistique de la SFdS, Société Française de Statistique, Jul 2023, Bruxelles, Belgium
Communication dans un congrès hal-04154752v1

Regularized Output Kernel Regression applied to protein-protein interaction network inference

 Celine Brouard , Marie Szafranski , Florence d'Alché-Buc
Workshop on Networks Across Disciplines, Dec 2010, Whistler, Canada
Communication dans un congrès hal-00844501v1
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Inférence de réseaux d'interaction protéine-protéine par apprentissage statistique

 Celine Brouard
Sciences du Vivant [q-bio]. Université d'Évry-Val-d'Essonne, 2013. Français. ⟨NNT : ⟩
Thèse tel-02806827v1
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Feature selection for kernel methods in systems biology

 Celine Brouard , Jérôme J. Mariette , Rémi Flamary , Nathalie Vialaneix
NAR Genomics and Bioinformatics, 2022, 4 (1), ⟨10.1093/nargab/lqac014⟩
Article dans une revue hal-03601435v1

Soft Kernel Target Alignment for Two-Stage Multiple Kernel Learning

 Huibin Shen , Sandor Szedmak , Celine Brouard , Juho Rousu
19th International Conference on Discovery Science, Oct 2016, Bari, Italy. ⟨10.1007/978-3-319-46307-0_27⟩
Communication dans un congrès hal-02741192v1
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Unsupervised variable selection for kernel methods in systems biology

 Jérôme J. Mariette , Celine Brouard , Remi Flamary , Nathalie Vialaneix
Journée Régionale de Bioinformatique et Biostatistique, Génopole Toulouse, Oct 2019, Toulouse, France
Communication dans un congrès hal-02787253v1
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Input output Kernel regression : supervised and semi-supervised structured output prediction with operator-valued kernels

 Celine Brouard , Marie Szafranski , Florence d'Alché-Buc
Journal of Machine Learning Research, 2016, 17
Article dans une revue hal-01601982v1

Learning Output Embeddings in Structured Prediction

 Luc Brogat-Motte , Alessandro Rudi , Celine Brouard , Juho Rousu , Florence d'Alché-Buc
2021
Pré-publication, Document de travail hal-03282445v1
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Improved Small Molecule Identification through Learning Combinations of Kernel Regression Models

 Celine Brouard , Antoine Bassé , Florence d'Alché-Buc , Juho Rousu
Metabolites, 2019, 9 (8), pp.160. ⟨10.3390/metabo9080160⟩
Article dans une revue hal-02618085v1
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Vector-Valued Least-Squares Regression under Output Regularity Assumptions

 Luc Brogat-Motte , Alessandro Rudi , Celine Brouard , Juho Rousu , Florence d'Alché-Buc
Journal of Machine Learning Research, 2022
Article dans une revue hal-03888760v1
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Learning a Markov Logic network for supervised gene regulatory network inference

 Celine Brouard , Christel Vrain , Julie Dubois , David Castel , Marie-Anne Debily , et al.
BMC Bioinformatics, 2013, 14 (1), pp.273. ⟨10.1186/1471-2105-14-273⟩
Article dans une revue hal-00868767v1
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A new theoretical angle to semi-supervised output kernel regression for protein-protein interaction network inference

 Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski
International Workshop on Machine Learning in Systems Biology, Jul 2011, Vienne, Austria
Communication dans un congrès hal-00832056v1

Regularized output kernel regression for protein-protein interaction prediction: application to link transfer and transduction

 Florence d'Alché-Buc , Adriana Birlutiu , Celine Brouard , Tom Heskes , Marie Szafranski
Workshop on Machine Learning in Computational Biology, Dec 2010, Whistler, Canada
Communication dans un congrès hal-00844409v1
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Input Output Kernel Regression

 Celine Brouard , Florence d'Alché-Buc , Marie Szafranski
2015
Pré-publication, Document de travail hal-01216708v1
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