Anarâškiel šaddonoomah:noomâi etymologia já šadoi kiävttu purrâmâššân já tiervâsvuođâ naanoodmist

Čuákánkiäsu. Taan tutkâmušâst mun tuuđhâm anarâškiel šaddonoomâi etymologia. Ulmen lâi selvâttiđ, magarijn šadoin kávnojeh anarâškiel noomah, mii lii nomâttâsâi algâpuáttim já mon puáris säänih toh láá. Oovdânpuávtám šadoi ärbivuáválâš kevttim já selvâttâm, moh láá šadoi kevttimmáhđulâšvuođah purrâmâššân já tiervâsvuođâ naanoodmist tááláá ääigi. Tuuđhâm, uáinoo-uv tehálij šadoi merhâšume noomâin mahtnii. Taat lii vuosmuš häävi, ko anarâškiel šaddonoomâi etymologia lii tutkum. Väljejim tutkâmušân 54 táválijd muorâid já muorjijd sehe šaddoid, moid kavnui ärbivuáválâš kevttim sämmilij kooskâst já moh liččii ávháliih purrâmuššân já tiervâsvuođâ tiet. Šadoi lasseen valdim tutkâmušân fáárun kyevti čááná; tyevli já suáhikuobbâr. Tutkâmušâst kiävtám historjálâš-viärdádâllee metodijd. Árvuštâlâm nomâttâsâi ave já miäruštâlâm, mon ahekiärdán toh kuleh. Ave miäruštâllâm tábáhtuvá etymologlijn käldein finnejum tiäđu, nomâttâsâi levânem sämikielâin sehe nomâttâsâi olgohäämi analysistem vuáđuld. Iššeen kiävtám suomâkielâ etymologlijd käldeid. Kirjálijn käldein tuuđhâm magareh ahekeerdih puáris aalmugnoomâi siste kávnojeh. Nuorâ aalmugnoomâid já oppâráhtusijd noomâid iäruttâlâm kirjálij käldei vuáđuld. Nomâttâsâi algâpuáttim árvuštâlâm meiddei nomâttâsâi semantlij merhâšuumij vuáđuld talle, ko tot lii máhđulâš. Kuávdáš šadoh sämmilijd láá lamaš myerjih já muorah. Puárásuboh noomah láá muorjijn já muorâin, moi noomah láá távjá puáris kielâ jieijâs säänih. Semantlávt puáris šaddonoomâin ij čielgâs, maid noomah kovvejeh. Noomâi kuhes historjá muštâl šadoi merhâšuumeest. Nuorâ aalmugnoomah já oppâráhtusiih noomah kovvejeh šadoi jiešvuođâ, šoddâmsaje, kevttimvyevi, kevttee, levânem teikkâ algâpuáttim. Šoddâmsaje uáinoo noomâin täävjib ko eres ääših. Kevttimvyehi uáinoo motomijn šaddonoomâin. Sämikielâlii etymologlâš tutkâmuš lii rahtum uccáá ađai puohlágán taan syergi lasetutkâmuš ličij anolâš. Anarâškielâlij šaddonoomâi etymologia tutkâm kolgâččij juátkiđ viijđásub amnâstuvváin já šaddonomâttâsâin ličij tárbu selvâttiđ aainâs-uv aalmugnoomâi etymologia. Puárásumosij sämikielâlij saanij tutkâmuš tábáhtuvá hyelkkikielâi etymologlij käldei vuáđuld, tađe lii tárbu sämikielâi jieččân tutkâmušân. Uđđâ oppâráhtusijd noomâid puávtáččij tutkâđ Marja-Liisa Olthuis nomâttem meetood mield. Ličij pyeri selvâttiđ sämmilij šadoi kevttimärbivuovijd já kevttimvuovij iäruid sämmilij kooskâst sehe uáinojeh-uv máhđuliih iäruh noomâin. Purrâmâškevttim lasseen šadoi eres kevttimvuovij vaikuttâsâid puávtáččij selvâttiđ já tutkâđ maht toh uáinojeh noomâin. Tutkâmušâst selvânii, ete tááláá anarâškielâst láá suullân 850 šaddošlajânomâttâssâd. Noomâin 270 láá aalmugnoomah já vááijuv 600 nommâd láá oppâráhtusiih. Tutkâmuš ohtâvuođâst čielgâi, ete anarâškielâlijn šaddonomâttâsâin láá monnii verd nomâttemčuolmah. Toh láá eenâb oppâráhtusijn noomâin já nuorâ aalmugnoomâin ko puáris noomâin. Šaddonommâpargoid lii tárbu juátkiđ já tievâsmittiđ nomâttâsâid sehe njuolgiđ nomâttem epičielgâsvuođâid.Tiivistelmä. Tässä tutkimuksessa tutkin inarinsaamenkielisten kasvinnimien etymologiaa. Tavoitteena oli selvittää, millaisille kasveille löytyy inarinsaamenkielinen nimi, mikä on nimitysten alkuperä ja kuinka vanhoja sanoja ne ovat. Esittelen kasvien perinnekäyttöä ja selvitän, millaisia käyttömahdollisuuksia kasveilla on ravintona ja terveyden vahvistamisessa nykyaikana. Tutkin, näkyykö tärkeiden kasvien merkitys nimissä jollain tavalla. Valitsin tutkimukseen 54 keskeistä puuta, marjaa sekä kasveja, joille löytyi perinnekäyttöä saamelaisten keskuudessa ja jotka olisivat hyödyllisiä ravintona ja terveyden edistämisessä. Kasvien lisäksi otin tutkimukseen mukaan kaksi kääpää; pakurikäävän ja taulakäävän. Käytän tutkimuksessa historiallis-vertailevaa metodia. Arvioin nimitysten ikää ja määritän, mihin etymologiseen kerrostumaan ne kuuluvat. Iän määritys perustuu etymologisten lähteiden tietoihin, nimitysten esiintymiseen saamenkielissä (levikki) sekä nimitysten ulkoasun analysointiin. Apuna käytän suomenkielen etymologisia lähteitä. Kirjallisista lähteistä tutkin millaisia etymologisia kerrostumia vanhojen kansannimitysten kerrostumasta löytyy. Nuoret kansannimitykset ja opintekoiset nimet erottelen kirjallisten lähteiden perusteella. Nimitysten alkuperää arvioin myös semanttisen merkityksen perusteella, kun se on mahdollista. Keskeisiä kasveja saamelaisille ovat olleet marjat ja puut. Vanhimmat nimet ovat marjoilla ja puilla, joitten nimet ovat yleensä vanhoja kielen omaperäisiä sanoja. Vanhojen kasvinnimien semanttinen merkitys ei selviä. Nimien pitkä historia kuvaa kasvien merkitystä. Nuoret kansannimitykset ja opintekoiset nimet kuvaavat kasvien ominaisuuksia, kasvupaikkaa, käyttötapaa, käyttäjää, levikkiä tai alkuperää. Kasvupaikka näkyy nimissä useammin kuin muut asiat. Saamenkielten etymologista tutkimusta on tehty vähän eli kaikki alan lisätutkimus olisi hyödyllistä. Inarinsaamenkielisten kasvinnimien etymologista tutkimusta pitäisi jatkaa laajemmalla aineistolla ja kasvinnimistä ainakin vanhojen kansannimitysten etymologiaa olisi selvitettävä. Vanhimpien saamenkielisten sanojen tutkimus tapahtuu sukukielten etymologisten lähteiden perustella, joten tarvetta saamenkielten omalle tutkimukselle on. Uusien opintekoisten nimien tutkimuksessa voisi hyödyntää Marja-Liisa Olthuisin uudisnimien nimitysten metodia. Olisi hyvä selvittää saamelaisten kasvinkäyttöperinteitä ja käyttöperinteen eroja eri saamelaisryhmien välillä sekä sitä, näkyvätkö mahdolliset erot nimissä. Ravintokäytön lisäksi kasvien muitakin käyttötapoja ja niiden vaikutuksia nimissä tulisi selvittää. Tutkimuksessa selvisi, että inarinsaamen kielessä on noin 850 kasvinnimitystä. Nimistä 270 on kansannimityksiä ja vajaa 600 nimeä opintekoisia. Tutkimuksen yhteydessä selvisi, että inarinsaamenkielisissä kasvinnimityksissä on jonkin verran epäselvyyksiä. Niitä on enemmän opintekoisissa nimissä ja nuorissa kansannimityksissä kuin vanhoissa nimissä. Kasvinnimityötä olisi tarve jatkaa ja täydentää nimityksiä sekä oikaista nimitysepäselvyydet

Average-Case Optimal Approximate Circular String Matching

Approximate string matching is the problem of finding all factors of a text t of length n that are at a distance at most k from a pattern x of length m. Approximate circular string matching is the problem of finding all factors of t that are at a distance at most k from x or from any of its rotations. In this article, we present a new algorithm for approximate circular string matching under the edit distance model with optimal average-case search time O(n(k + log m)/m). Optimal average-case search time can also be achieved by the algorithms for multiple approximate string matching (Fredriksson and Navarro, 2004) using x and its rotations as the set of multiple patterns. Here we reduce the preprocessing time and space requirements compared to that approach

Approximate string matching with reduced alphabet

Peer reviewe

Efficient LZ78 factorization of grammar compressed text

We present an efficient algorithm for computing the LZ78 factorization of a text, where the text is represented as a straight line program (SLP), which is a context free grammar in the Chomsky normal form that generates a single string. Given an SLP of size $n$ representing a text $S$ of length $N$, our algorithm computes the LZ78 factorization of $T$ in $O(n\sqrt{N}+m\log N)$ time and $O(n\sqrt{N}+m)$ space, where $m$ is the number of resulting LZ78 factors. We also show how to improve the algorithm so that the $n\sqrt{N}$ term in the time and space complexities becomes either $nL$, where $L$ is the length of the longest LZ78 factor, or $(N - \alpha)$ where $\alpha \geq 0$ is a quantity which depends on the amount of redundancy that the SLP captures with respect to substrings of $S$ of a certain length. Since $m = O(N/\log_\sigma N)$ where $\sigma$ is the alphabet size, the latter is asymptotically at least as fast as a linear time algorithm which runs on the uncompressed string when $\sigma$ is constant, and can be more efficient when the text is compressible, i.e. when $m$ and $n$ are small.Comment: SPIRE 201

Genome Biol.

With genome analysis expanding from the study of genes to the study of gene regulation, 'regulatory genomics' utilizes sequence information, evolution and functional genomics measurements to unravel how regulatory information is encoded in the genome

On the suitability of suffix arrays for lempel-ziv data compression

Lossless compression algorithms of the Lempel-Ziv (LZ) family are widely used nowadays. Regarding time and memory requirements, LZ encoding is much more demanding than decoding. In order to speed up the encoding process, efficient data structures, like suffix trees, have been used. In this paper, we explore the use of suffix arrays to hold the dictionary of the LZ encoder, and propose an algorithm to search over it. We show that the resulting encoder attains roughly the same compression ratios as those based on suffix trees. However, the amount of memory required by the suffix array is fixed, and much lower than the variable amount of memory used by encoders based on suffix trees (which depends on the text to encode). We conclude that suffix arrays, when compared to suffix trees in terms of the trade-off among time, memory, and compression ratio, may be preferable in scenarios (e.g., embedded systems) where memory is at a premium and high speed is not critical

Dictionary Matching with One Gap

The dictionary matching with gaps problem is to preprocess a dictionary $D$ of $d$ gapped patterns $P_1,\ldots,P_d$ over alphabet $\Sigma$, where each gapped pattern $P_i$ is a sequence of subpatterns separated by bounded sequences of don't cares. Then, given a query text $T$ of length $n$ over alphabet $\Sigma$, the goal is to output all locations in $T$ in which a pattern $P_i\in D$, $1\leq i\leq d$, ends. There is a renewed current interest in the gapped matching problem stemming from cyber security. In this paper we solve the problem where all patterns in the dictionary have one gap with at least $\alpha$ and at most $\beta$ don't cares, where $\alpha$ and $\beta$ are given parameters. Specifically, we show that the dictionary matching with a single gap problem can be solved in either $O(d\log d + |D|)$ time and $O(d\log^{\varepsilon} d + |D|)$ space, and query time $O(n(\beta -\alpha )\log\log d \log ^2 \min \{ d, \log |D| \} + occ)$, where $occ$ is the number of patterns found, or preprocessing time and space: $O(d^2 + |D|)$, and query time $O(n(\beta -\alpha ) + occ)$, where $occ$ is the number of patterns found. As far as we know, this is the best solution for this setting of the problem, where many overlaps may exist in the dictionary.Comment: A preliminary version was published at CPM 201

Suffix Tree of Alignment: An Efficient Index for Similar Data

We consider an index data structure for similar strings. The generalized suffix tree can be a solution for this. The generalized suffix tree of two strings $A$ and $B$ is a compacted trie representing all suffixes in $A$ and $B$. It has $|A|+|B|$ leaves and can be constructed in $O(|A|+|B|)$ time. However, if the two strings are similar, the generalized suffix tree is not efficient because it does not exploit the similarity which is usually represented as an alignment of $A$ and $B$. In this paper we propose a space/time-efficient suffix tree of alignment which wisely exploits the similarity in an alignment. Our suffix tree for an alignment of $A$ and $B$ has $|A| + l_d + l_1$ leaves where $l_d$ is the sum of the lengths of all parts of $B$ different from $A$ and $l_1$ is the sum of the lengths of some common parts of $A$ and $B$. We did not compromise the pattern search to reduce the space. Our suffix tree can be searched for a pattern $P$ in $O(|P|+occ)$ time where $occ$ is the number of occurrences of $P$ in $A$ and $B$. We also present an efficient algorithm to construct the suffix tree of alignment. When the suffix tree is constructed from scratch, the algorithm requires $O(|A| + l_d + l_1 + l_2)$ time where $l_2$ is the sum of the lengths of other common substrings of $A$ and $B$. When the suffix tree of $A$ is already given, it requires $O(l_d + l_1 + l_2)$ time.Comment: 12 page

Compact q-gram Profiling of Compressed Strings

We consider the problem of computing the q-gram profile of a string \str of size $N$ compressed by a context-free grammar with $n$ production rules. We present an algorithm that runs in $O(N-\alpha)$ expected time and uses O(n+q+\kq) space, where $N-\alpha\leq qn$ is the exact number of characters decompressed by the algorithm and \kq\leq N-\alpha is the number of distinct q-grams in \str. This simultaneously matches the current best known time bound and improves the best known space bound. Our space bound is asymptotically optimal in the sense that any algorithm storing the grammar and the q-gram profile must use \Omega(n+q+\kq) space. To achieve this we introduce the q-gram graph that space-efficiently captures the structure of a string with respect to its q-grams, and show how to construct it from a grammar

Exercise training improves biventricular oxidative metabolism and left ventricular efficiency in patients with dilated cardiomyopathy

AbstractObjectivesThe aim of this study was to determine the effect of exercise training on myocardial oxidative metabolism and efficiency in patients with idiopathic dilated cardiomyopathy (DCM) and mild heart failure (HF).BackgroundExercise training is known to improve exercise tolerance and quality of life in patients with chronic HF. However, little is known about how exercise training may influence myocardial energetics.MethodsTwenty clinically stable patients with DCM (New York Heart Association classes I through III) were prospectively separated into a training group (five-month training program; n = 9) and a non-trained control group (n = 11). Oxidative metabolism in both the right and left ventricles (RV and LV) was measured using [11C]acetate and positron emission tomography. Myocardial work power was measured using echocardiography. Myocardial efficiency for forward work was calculated as myocardial work power per mass/LV oxidative metabolism.ResultsSignificant improvements were noted in exercise capacity (Vo2) and ejection fraction in the training group, whereas no changes were observed in the non-trained group. Exercise training reduced both RV and LV oxidative metabolism and elicited a significant increase in LV forward work efficiency, although no significant changes were observed in the non-trained group.ConclusionsExercise training improves exercise tolerance and LV function. This is accompanied by a decrease in biventricular oxidative metabolism and enhanced forward work efficiency. Therefore, exercise training elicits an energetically favorable improvement in myocardial function and exercise tolerance in patients with DCM