Querying graphs with data

Graph data is becoming more and more pervasive. Indeed, services such as Social Networks or the Semantic Web can no longer rely on the traditional relational model, as its structure is somewhat too rigid for the applications they have in mind. For this reason we have seen a continuous shift towards more non-standard models. First it was the semi-structured data in the 1990s and XML in 2000s, but even such models seem to be too restrictive for new applications that require navigational properties naturally modelled by graphs. Social networks fit into the graph model by their very design: users are nodes and their connections are specified by graph edges. The W3C committee, on the other hand, describes RDF, the model underlying the Semantic Web, by using graphs. The situation is quite similar with crime detection networks and tracking workflow provenance, namely they all have graphs inbuilt into their definition. With pervasiveness of graph data the important question of querying and maintaining it has emerged as one of the main priorities, both in theoretical and applied sense. Currently there seem to be two approaches to handling such data. On the one hand, to extract the actual data, practitioners use traditional relational languages that completely disregard various navigational patterns connecting the data. What makes this data interesting in modern applications, however, is precisely its ability to compactly represent intricate topological properties that envelop the data. To overcome this issue several languages that allow querying graph topology have been proposed and extensively studied. The problem with these languages is that they concentrate on navigation only, thus disregarding the data that is actually stored in the database. What we propose in this thesis is the ability to do both. Namely, we will study how query languages can be designed to allow specifying not only how the data is connected, but also how data changes along paths and patterns connecting it. To this end we will develop several query languages and show how adding different data manipulation capabilities and different navigational features affects the complexity of main reasoning tasks. The story here is somewhat similar to the early success of the relational data model, where theoretical considerations led to a better understanding of what makes certain tasks more challenging than others. Here we aim for languages that are both efficient and capable of expressing a wide variety of queries of interest to several groups of practitioners. To do so we will analyse how different requirements affect the language at hand and at the end provide a good base of primitives whose inclusion into a language should be considered, based on the applications one has in mind. Namely, we consider how adding a specific operation, mechanism, or capability to the language affects practical tasks that such an addition plans to tackle. In the end we arrive at several languages, all of them with their pros and cons, giving us a good overview of how specific capabilities of the language affect the design goals, thus providing a sound basis for practitioners to choose from, based on their requirements

Rasprostranjenost, brojnost i sastav populacije obične sipe sepia officinalis, linnaeus, 1758, u Jadranskom moru

Sipa, Sepia officinalis, je glavonožac rasprostranjen u istočnom Atlantiku, od Shetlandskog otočja i južne Norveške do sjeverozapadne Afrike, te u Mediteranu. Obitava na svim dubinama do 200 m, ali najviše je zastupljena na dubinama do 100 m. Vrsta je velikog gospodarskog značaja, poglavito za zemlje u području njezine rasprostranjenosti. Izlovljava se većim brojem ribolovnih alata, u gospodarskom ribolovu najviše pridnenom povlačnom mrežom koćom. Ukupni svjetski ulov ove vrste u 2011. godini iznosio je 26 701 t, a u ukupnim ulovima najviše je zastupljen Tunis u Mediteranu. U radu su korišteni podaci istraživanja provedenih u Jadranu u sklopu programa EU MEDITS u razdoblju od 1996. do 2008. godine. Uzorkovanja su provedena na svim koćarskim područjima Jadrana (GSA 17 i GSA18) korištenjem eksperimentalne pridnene povlačne mreže GOC 73, posebno konstruirane za ovaj tip istraživanja. Srednje vrijednosti indeksa biomase i indeksa brojnosti sipe (N/km2 i kg/km2), koji su dobiveni korištenjem “swept area” metode, izračunati su po godinama, po dubinskim stratumima kao i za cijelo razdoblje istraživanja. Srednja vrijednost indeksa biomase i brojnosti ove vrste u Jadranu iznosila je 0,90 kg/km2 i 11,42 N/km2. Analiza raspodjele po dubinama pokazala je da vrsta preferira plitka područja te su srednje vrijednosti oba indeksa bile najviše u dubinskom stratumu 10 do 50 m. Ukupno je analizirano 1069 primjeraka sipe, od toga 500 mužjaka, 352 ženke i 217 jedinki kojima pol nije bilo moguće odrediti. Omjer mužjaka i ženki bio je 1,42, odnosno u uzorcima su dominirali mužjaci što je najvjerojatnije posljedica masovnog pomora ženki nakon razmnožavanja. Raspon dužina plašta lovljenih primjeraka kretao se od 30 do 215 mm, a njihova srednja dužina iznosila je 81,23 mm (st.dev.=33,04). Prosječne godišnje vrijednosti indeksa biomase i brojnosti pokazuju značajne međugodišnje oscilacije što je uobičajeno za kratkoživuće vrste, poput sipe, koje izrazito ovise o uvjetima okoliša. Međutim, kod sipe se uočava i slabi negativni trend indeksa biomase u razdoblju 1996.-2008. godina a takve promjene u populaciji mogu biti posljedica prevelikog ribolovnog napora kojemu je vrsta izložena, posebice uzme li se u obzir i sinergijski učinak većeg broja ribolovnih alata kojima se ova vrsta izlovljava. Stoga je neophodno provoditi monitoring uzimajući u obzir što veći broj relevantnih parametara kao i sve dionike u ribolovu ove vrste radi predlaganja i provođenja mjera kojima će se osigurati dugoročno održivo korištenje ovog važnog ribolovnog resursa u Jadranskom moru

Regular path queries on graphs with data

Graph data models received much attention lately due to applications in social networks, semantic web, biological databases and other areas. Typical query languages for graph databases retrieve their topology, while actual data stored in them is usually queried using standard relational mechanisms. Our goal is to develop techniques that combine these two modes of querying, and give us query languages that can ask questions about both data and topology. As the basic querying mechanism we consider regular path queries, with the key difference that conditions on paths between nodes now talk not only about labels but also specify how data changes along the path. Paths that combine edge labels with data values are closely related to data words, so for stating conditions in queries, we look at several data-word formalisms developed recently. We show that many of them immediately lead to intractable data complexity for graph queries, with the notable exception of register automata, which can specify many properties of interest, and have NLOGSPACE data and PSPACE combined complexity. As register automata themselves are not easy to use in querying, we define two types of extensions of regular expressions that are more userfriendly, and develop query evaluation techniques for them. For one class, regular expressions with memory, we achieve the same bounds as for automata, and for the other class, regular expressions with equality, we also obtain tractable combined complexity of query evaluation. In addition, we show that results extends to analogs of conjunctive regular path queries

Projekti međunarodne saradnje u istraživanju Jadranskog mora

Prvi pisani dokumenti o naučnom istraživanju mora se pojavljuju u 16. vijeku i uglavnom se bave morskom dinamikom. Do 1950-ih godina, istraživanja su imala morfološke i sistematske karakteristike i bila su zasnovana na opisu i katalogizaciji vrsta. Moderna istraživanja sa širim implikacijama počinju u drugoj polovini 20. vijeka, nakon Drugog svjetskog rata, sa raznim ribolovnim ekspedicijama baziranim na istraživanju distribucije, biologije, ekologije vrsta, stanje pridnenih zajednica i mogućnosti za njihovu komercijalnu ali održivu eksploataciju. Prva ribarstveno-biološka ekspedicija u Jadranu je bila "HVAR" ekspedicija, organizovana 1948-1949 godine od strane Instituta za oceanografiju i ribarstvo u Splitu. Istraživanje je obuhvatilo većinu otvorenog Jadrana, a glavni cilj ekspedicije je bio da se stekne uvid u kvalitativni i kvantitativni sastav pridnenih zajednica na Jadranu, kao i procjena potencijala za komercijalno iskorištavanje takvih izvora. Od 2001. do 2007. istraživanja pridnenih zajednica su provedena u okviru projekta FAO ADRIAMED. Uz MEDITS program (Međunarodno straživanje pridnenih resursa Mediterana), Europska unija pokrenula je 1994 sveobuhvatno istraživanje pridnenih zajednica Mediterana i Jadrana na kontinentalnom šelfu i kontinentalnom slazu

Stanje pridnenih (demerzalnih) resursa istočne obale Jadranskog mora

Pridneni (demerzalni) resursi predstavljaju jednu od najvažnijih komponenti morskog ribarstva u Jadranskom moru, kako u smislu količine ulova, tako i u njegovoj komercijalnoj vrijednosti. Trenutan ukupan ulov kočarskih organizama u Jadranu kreće se oko četrdesetak tisuća tona, od čega najveći dio ulovi talijanska kočarska flota (preko 85%). Prvim ribarstveno-biološkim istraživanjima u Jadranu smatra se ekspedicija „Hvar“ 1948/49. (Šoljan, 1997) koja je pokrila teritorijalna mora ex-Jugoslavije i Albanije, te najveći dio međunarodnih voda otvorenog Jadrana. Vrijednost ove ekspedicije leži u činjenici kako je ona provedena u vrijeme dok je kočarski ribolov bio u začetcima, ali i zaustavljen zbog ratnih aktivnosti 7-8 godina, te su resursi za vrijeme „Hvar“ ekspedicije bili u nultom stanju („virgin state“) i mogu služiti kao referentna točka za opisivanje kasnijih promjena koje su nastale kao posljedica intenzivne eksploatacije. U novije vrijeme intenziviraju se međunarodna istraživanja pridnenih resursa Jadrana. Istraživanja koja su tema ovog rada obavljena su u okviru međunarodne ekspedicije EU MEDITS u razdoblju od 2005. do 2010. godine u cijelom Jadranskom moru (osim najdubljih dijelova Južnojadranske kotline). Opisano je stanje pridnenih resursa kroz GIS prikaze indeksa biomase (ulov kg/km2) u cijelom Jadranu i to za: ukupan ulov tijekom ekspedicije MEDITS (ribe, rakovi i glavonošci), te za MEDITS ciljane vrste (59 najzastupljenijih vrsta kočarskog ribolova), hrskavičnjače, kao i za gospodarski najvažnije vrste: oslić, trlja blatarica, arbun, kovač, mačka bjelica, škamp i kozica

Procjena populacije škampa - nephrops norvegicus (linnaeus, 1758) u Jadranskom moru alternativnim metodama

Škamp (Nephrops norvegicus) spada u gospodarski najvažnije vrste rakova na području Mediterana i severnoistočnog Atlantika kojeg se godišnje izlovi preko 60000 t. Rasprostranjen je u istočnom Atlantiku i diljem Mediterana od 20 do 800 m dubine. Obitava na muljevitim sedimentima u kojem iskopava karakteristične tunele. Najveća gustoća populacije u Jadranskom moru zabeležena je na području Jabučke kotline, Velebitskom kanalu, Kvarneru i Kvarneriću. U južnom delu Jadrana gustoća populacije je osetno manja. Škamp se u Jadranskom moru intenzivno izlovljava uglavnom povlačnom pridnenom mrežom koćom od strane mnogobrojne ribarske flote svih jadranskih zemalja. Usled toga došlo je do negatvinih promena ukupne biomase, te demografske strukture populacije škampa. Da bi se uspostavilo odgovorno i održivo ribarstvo, te zaštitila populacija škampa provode se brojna istraživanja i monitorinzi, te procene stanja populacije. Ova istraživanja uglavnom se temelje na ribarstveno biološkim metodama kao što su praćenje totalnog ulova, kretanje CPUE ili analitčkih metoda (VPA, LCA and yield-per-recruit analysis). Glavni nedostatak ovih metoda je što se temelje na pretpostavci reprezentativnog uzorkovanja populacija što kod škampa, zbog njegovih bioloških karakteristika, nije slučaj. Obzirom da škamp obitava u tunelima, koje iskopava u sedimentu, on može biti uzorkovan samo kada se nalazi izvan njih, a izlazak varira ovisno o sezoni, dobu dana, veličini, spolu te stadiju zrelosti. Da bi se postiglo reprezentativno uzorkovanje u svrhu dobivanja tačne procene stanja populacije u poslednje vreme sve više se koristi alternativna metoda istraživanja upotrebom povlačne podvodne kamere (UWTV). Ova metoda se zasniva na promatranju morfoloških karakteristika morskog dna da bi se identifikovale vrste koje obitavaju u tunelima na osnovu karkterističnog izgleda otvora tunela. Da bi se tačno idenetifikovala vrsta koja obitava u tunelima treba promatrati oblik, dijametar, razdaljinu, orijentaciju, grupiranje otvora, prisustvo vrste ili tragova te drugih značajnih parametra. Dobivene vrednosti se zajedno sa rezultatima ribarstveno bioloških istraživanja analitičkim metodama preračunavaju se u indeks biomase po površini. Metodologija istraživanja provodi se upotrebom specijalnih podvodnih kamera montiranih na sanje koje se istraživačkim brodom povlače po morskom dnu određenim vremenom i brzinom. Video snimka, zajedno s ostalim zabeleženim oceanografskim podacima, se putem optičkog kabla u realnom vremenu prenosi u kontrolnu jedinicu na brodu. Snimljeni materijal se analizira prema međunarodnom protokolu (ICES) da bi se omogućila ispravna usporedba podataka. UWTV metoda zajedno s drugim ribarstveno biološkim metodama značajno doprinosi sistematskom praćenju stanja i procjene populacije škampa, te uvođenju odgovornog i održivog iskorištavanja bioloških obnovljivih resursa zasnovanog na znanstvenim saznanjima

Trial for RDF: adapting graph query languages for RDF data

Querying RDF data is viewed as one of the main applications of graph query languages, and yet the standard model of graph databases – essentially labeled graphs – is different from the triples-based model of RDF. While encodings of RDF databases into graph data exist, we show that even the most natural ones are bound to lose somefunctionalitywhenused inconjunctionwith graph query languages. The solution is to work directly with triples, but then many properties taken for granted in the graphdatabasecontext(e.g., reachability)losetheir natural meaning. Our goal is to introduce languages that work directly over triples and are closed, i.e., they produce sets of triples, ratherthan graphs. Our basiclanguageis called TriAL, or Triple Algebra: it guarantees closure properties by replacing the product with a family of join operations. We extend TriAL with recursion, and explain why such an extension is more intricate for triples than for graphs. We present a declarative language, namely a fragment of datalog, capturing the recursive algebra. For both languages, the combined complexity of query evaluation is given by low-degree polynomials. We compare our languages with relational languages, such as finite-variable logics, and previously studied graph query languages such as adaptations of XPath, regular path queries, and nested regular expressions; many of these languages are subsumed by the recursive triple algebra. We also provide examples of the usefulness of TriAL in querying graph, RDF, and social networks data

ROUTINE PROCEDURES AND PREVENTIVE MEASURES IN TISSUE BANKING AND CELL THERAPY DURING COVID-19 PANDEMIC

Following the rapid spread of SARS-CoV-2 worldwide, this article describes routine procedures and preventive measures for tissue banking and cell therapy in University Hospital Centre “Sestre milosrdnice” in the Republic of Croatia. This paper describes our current practice for preventing contamination and microbiological environmental monitoring of cleanrooms, the protection of healthcare personnel as well as patients from SARS-CoV-2. These measures are based on the recommendations obtained from the Ministry of Health of the Republic of Croatia, the Croatian Institute of Public Health and the European Centre for Disease Prevention and Control. We also present data on samples collected and treated in this period in comparison to normal work conditions before COVID-19