Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
اصولاً ژن یابی یا پیش بینی ژن به زمینهٔ محاسبات بیولوژیکی اشاره دارد که با تعیین الگوریتمیکِ قطعات توالی ها، غالباً ژنوم دی ان ای، که کارکرد بیولوژیکی دارند در ارتباط است. این امر به طور خاص شامل ژن های کدکنندهٔ پروتئین است، اما ممکن است شامل سایر عناصر کارکردی از قبیل ژن های آران ای و نواحی تنظیم کننده نیز بشود. ژن یابی یکی از اولین و مهم ترین مراحل شناخت ژنوم یک گونه ای که به صورت توالی درآورده شده است. در اوایل، «ژن یابی» بر اساس آزمایش های پرزحمت و دشوار بر روی سلول های زنده و ارگانیسم ها استوار شده بود. تحلیل های آماری نرخ نوترکیب های هومولوگ چندین ژن مختلف می تواند ترتیب قرار گرفتن آن ها را روی یک کروموزوم خاص تعیین کند و اطلاعات بدست آمده از چنین آزمایش هایی می تواند برای ساختن یک نقشه ژنتیکی که موقعیت نسبی ژن های مرتبط به هم را به طور تقریبی مشخص کند، استفاده شود. امروزه با در اختیار داشتن توالی های ژنی وسیع و منابع محاسباتی قدرتمند، تعریف ژن یابی به عنوان مسئلهٔ محاسباتی عظیمی تغییر پیدا کرده است. تعیین اینکه آیا یک توالی کارکردی است مستلزم تعیین کارکرد یا محصول آن ژن است. روش های بیرونی. در سیستم ها
ی ژن یابی خارجی (بر پایهٔ شواهد) ژنوم هدف را در توالی هایی که شبیه به شواهد خارجی هستند را از روی یک توالی شناخته شدهٔ آران ای پیام رسان یا محصول یک پروتئین جستجو می کنند. برای یک توالی آران ای پیام رسان داده شده، بدست آوردن یک توالی دی ان ای منحصر بفرد واضح است. برای یک توالی پروتئینی، خانواده ای از توالی های ممکن از دی ان ای کد شده را می توان از روی ترجمهٔ معکوس کد ژنتیکی بدست آورد. وقتی توالی های دی ان ای مشخص شدند جستجوی کارآمد یک ژنوم هدف برای یافتن تطابق های کامل یا جزئی، مسئلهٔ الگوریتمیک سرراستی است. یک سیستم بسیار پرکاربرد برای این منظور بلاست است. روش های از آغاز. به دلیل دشواری و هزینهٔ زیاد در بدست آوردن شواهد خارجی برای اکثر ژن ها، که در زمرهٔ ژن یابی های از آغاز قرار می گیرند، که در آن توالی های ژنوم دی ان ای به تنهایی به طور سیستماتیک به منظور یافتن نشانه هایی از حضور ژن های کد کنندهٔ پروتئین جستجو می کند. این نشانه ها یا می توانند به عنوان سیگنال، توالی های خاصی که حضور ژن در اطراف را تشخیص می دهند، یا محتوا، ویژگی های آماری کد کردن توالی های پروتئینی، دسته بندی شوند. به طور دقیق تر ژن یابیِ ا
ز آغاز در ردهٔ پیش بینی ژن قرار می گیرد، زیرا که شواهد خارجی کلاً مستلزم این است که کارکرد یک ژن معروف را استنتاج کرده باشد. در ژنوم پروکاریوت ها، ژن ها توالی های پروموتوری (سیگنال) خاص و نسبتاً شناخته شده ای دارند، از قبیل Pinbow box و نواحی اتصال فاکتورهای رونویسی که به راحتی قابل شناسایی هستند. همچنین کد کردن توالی برای پروتئین به صورت یک قالب خواندن باز (ORF) به هم پیوسته اتفاق می افتد که به اندازهٔ صدها یا هزاران جفت بازی درازا دارد. آماری که از کدون های خاتمه بدست می آید به گونه ای است که حتی یافتن یک قالب خواندن باز با این طول نیز حاوی اطلاعات بسیاری است. علاوه براین، دی ان ای کد کردن پروتئین دارای فراوانی مشخص و سایر ویژگی های آماری که به سادگی قابل پیدا کردن در توالی ای با این طول هستند، دارد. این ویژگی ها سبب می شوند که ژن یابی که پروکاریوت ها نسبتاً آسان و سرراست انجام شود و سیستم های با طراحی مناسب قادر هستند که به سطح بالایی از دقت نیز برسند. ژن یابی از آغاز در یوکاریوت ها مخصوصاً ارگانیسم های پیچیده مانند انسان، به چندین دلیل چالش بر انگیزتر است. اول اینکه، پروموتر. سایر سیگنال های تنظیم کننده پ
یچیده تر و ناشناخته تر هستند در مقایسه با پروکاریوت ها. دوم اینکه مکانیزم های پیوند کردن (splicing) در سلول های یوکاریوت ها به کار گرفته می شود؛ به این معنی که یک توالیِ مشخصِ کد کنندهٔ پروتئین در ژنوم به چندین بخش تقسیم می شود (اگزون) که با توالی های غیر کدکننده (اینترون) جدا شده اند. یک ژن کد کنندهٔ پرئتئین در انسان ممکن است به دو جین اگزون که هر یک کمتر از دویست جفتِ بازی درازا دارند (البته می تواند به کوتاهی بیست تا سی جفتِ بازی نیز باشد) تقسیم شود؛ بنابراین در یوکاریوت ها فراوانی و سایر ویژگی های محتوایی شناخته شده از دی ان ای کد کنندهٔ پروتئین بسیار دشوارتر است از پروکاریوت ها. ژن یاب های پیشرفته هم برای ژنوم پرئکاریوت ها و هم برای ژنوم یوکاریوت ها از مدل های احتمالی پیچیده استفاده می کنند از قبیل مدل های مارکوف پنهان، تا اطلاعات سیگنال های مختلف و متنوع را با هم ترکیب کنند. سیستم GLIMMER یک ژن یاب پرکاربرد و دقیق برای پرئکاریوت هاست. GeneMark دیدگاه معروف دیگری است. ژن یاب های از آغاز برای یوکاریوت ها به نسبت موفقیت کمتری بدست آورده اند؛ برنامه های GENSCAN و geneid نمونه های بازر از این قبیل ژن یاب ها
هستند. ژن یاب SNAP همانند Genscan مبتنی بر HMM است و سعی دارد که قابلیت سازگاری بیشتری با ارگانیسم های متفاوت داشته باشد. روش های جدید مانند mSplicer , CONTRAST, یا mGene نیز از تکنیک های یادگیری ماشین مانند ماشین بردار پشتیبان برای یک پیش بینی ژن موفق استفاده می کنند. سایر سیگنال ها. از بین سیگنال های بدست آمده ای که برای پیش بینی استفاده می شوند می توان به آمار k-mer، تبدیل فوریه، Z-curve parameters and certain run features. اشاره کرد. ادعا می شود که سیگنال هایی که به طور مستقیم در توالی قابل شناسایی نیستند می توانند در بهبود پیش بینی ژن به کار گرفته شوند. برای مثال تاکنون نقش ساختار دوم در شناسایی موتیف های تنظیم کننده گزارش شده است. علاوه بر این گفته شده که پیش بینی ساختار دوم RNA به پیش بینی نواحی متصل شدگی (splicing) کمک می کند. شبکه های عصبی. شبکه های عصبی مصنوعی مدل های محاسباتی هستند که در یادگیری ماشین و بازشناخت الگو، برتری دارند. شبکه های عصبی قبل از اینکه بتوانند داده های آزمایشی را دسته بندی کنند و در مقابل معیار ها سنجیده شوند، باید با داده های نمونه یادگیری کنند. شبکه های عصبی قادر به ارائه را
ه حل های تقریبی برای مسائلی هستند که حل الگوریتمی آن ها دشوار است، مشروط بر اینکه داده های یادگیری کافی وجود داشته باشد. هنگامی که برای پیش بینی ژن استفاده می شود، شبکه های عصبی می توانند در کنار سایر روشهای "از آغاز" برای پیش بینی یا شناسایی ویژگی های زیستی مانند مکان های شکاف استفاده شوند. یک رویکرد، استفاده از یک بازه ی حرکت کننده است که روی داده های دنباله به حالت تداخلی حرکت می کند. خروجی در هر نقطه، امتیازی ست که براساس آن است که شبکه فکر می کند این بازه دارای یک مکان شکاف دهنده است یا یک مکان شکاف شونده است. بازه های بزرگ تر، دقت بیش تری دارند اما به قدرت محاسباتی بیش تری نیز نیاز دارند. شبکه عصبی، نمونه ای از حس گر سیگنال است زیرا که هدف آن شناسایی محل عمل کردی در ژنوم است. روش های تطبیق ژنوم ها. از آن جا که کل توالی ژنومی بسیاری از گونه ها به دست آورده شده است، یک حرکت امیدوارکننده در تحقیقات فعلی در زمینه ژن یابی، روش ژنوم های تطبیقی است. این روش بر اساس این پایه گذاری شده است که نیروی انتخاب طبیعی باعث می شود که ژن ها و سایر عناصر کارکردی، کندتر از بقیه ژنوم تحت جهش واقع شوند؛ بنابراین ژن ها می توا
نند از روی مقایسه با ژنوم گونه های مربوطه مقایسه شوند. این روش در ابتدا بر روی ژنوم های موش و انسان اعمال شد، که در آن از برنامه هایی مانند SLAM، SGP، Twinscan/N-SCAN و CONTRAST استفاده شد. چند آگاهی دهنده. TWINSCAN تنها هم رشتگی انسان-موش را جستجو کرد تا به دنبال ژنهای اَرتاساخت باشد. برنامه هایی مانند N-SCAN و CONTRAST امکان تطبیق از موجودات مختلف را دادند، یا در مورد N-SCAN، صرفاًیک موجود متفاوت از موجود هدف. استفاده از چند آگاهی دهنده می تواند باعث پیش رفت چشمگیری در دقت کار شود. CONTRAST از دو عنصر تشکیل شده است. اولی، یک دسته بند کوچکتر است، که مکان های مربوط به تقسیم دهنده و مکان های شکاف پذیرنده و هم چنین رمزه های (codon) شروع کننده و متوقف کننده را تشخیص می دهد. عنصر دوم شامل ساختن یک مدل کامل با استفاده از یادگیری ماشین است. دو بخش کردن مسئله به این معنی است که می توان از مجموعه داده های کوچکتر برای آموزش دسته بند استفاده کرد، و دسته بند می تواند مستقل عمل کند و با بازه های کوچک تر آموزش ببیند. مدل کلی می تواند از دسته بند مستقل استفاده کند، و نیازی به اتلاف وقت محاسباتی یا پیچیدگی مدل نیست. مقاله ا
ی که در آن CONTRAST معرفی شده است، پیشنهاد می کند که روش آن ها (و TWINSCAN و غیره) به عنوان انجمن ژن de novo طبقه بندی شود، که از ژنوم های جایگزین استفاده می کند. ژن یابی تطبیقی نیز می تواند برای ایجاد تفسیر های با کیفیت بالا از یک ژنوم به ژنومی دیگر مورد استفاده قرار گیرد. نمونه های قابل توجه شامل Projector، GeneWise ، GeneMapper و GeMoMa می شود. این گونه تکنیک ها اکنون نقش مهمی در تفسیر همه ژنوم ها دارند. شبه ژن یابی. شبه ژن ها بسیار به ژن ها مرتبط اند، به طوری که دارای ساختار دنباله ی بسیار متشابه اند، اما قادر به کدگذاری برای یک محصول پروتئینی یکسان نیستند. هرچند که یک زمانی به عنوان محصول جانبی توالی یابی ژن به شمار می آمدند، با توجه به کشف بیشتر نقش های نظارت کننده، آنها به خودی خود به اهداف مورد پیش بینی تبدیل می شوند. پیش بینی شبه ژن ها از روش های تشابه توالی موجود و روش های "ab initio" استفاده می کند، که با اضافه کردن فیلتر اضافی و روش های شناسایی خصوصیات شبه ژن، به کار می رود. روش های تشابه توالی را می توان برای پیش بینی شبه ژن ها با استفاده از فیلترهای اضافی برای یافتن شبه ژن های احتمالی تنظیم کرد.
این روش می تواند از تشخیص ناتوانی استفاده کند، که به دنبال جهش های بی معنی و یا تغییر فریم است که باعث می شود توالی کد نویسی کاربردی کوتاه شود یا به هم بخورد. علاوه بر این، ترجمه DNA به توالی پروتئین می تواند مؤثرتر از یافتن تشابه مستقیم DNA باشد. تشخیص دهنده های محتوا را می توان با توجه به تفاوت در خصوصیات آماری بین شبه ژن ها و ژن ها، مانند کم تر بودن تعداد جزایر CpG در شبه ژن ها، یا تفاوت در محتوای G-C بین شبه ژن ها و همسایگان آن ها، فیلتر کرد. ژن یابی متاژنومیک. متاژنومیک مطالعه مواد ژنتیکی است که از محیط خارج دربافت می شود، که در نتیجه اطلاعات توالی از مجموعه ای از موجودات زنده حاصل می شود. پیش بینی ژن ها برای متاژنومیک تطبیقی سودمند است. ابزار Metagenomics هم چنین در گروه های اصلی استفاده از هر دو روش تشابه دنباله (MEGAN4) و تکنیک های "ab initio" مانند (GLIMMER-MG) قرار می گیرد. Glimmer-MG افزونه ای به GLIMMER است که بیش تر به رویکرد "ab initio" برای یافتن ژن و به استفاده از مجموعه داده های یادگیری از موجودات وابسته متکی است. استراتژی پیش بینی با استفاده از روش های دسته بندی و خوشه بندی مجموعه ژن ها قبل
از به کارگیری روش های پیش بینی ژن "ab initio" افزوده می شود. داده ها توسط گونه ها دسته بندی می شوند. این روش دسته بندی از روش های دسته بندی فیلوژنتیک متاژنومی استفاده می کند. MEGAN4 از یک رویکرد تشابه توالی، با استفاده از هم ترازی محلی در برابر پایگاه داده های توالی شناخته شده استفاده می کند، ولی سعی در دسته بندی با استفاده از اطلاعات اضافی در مورد نقش های کاربردی ، مسیرهای بیولوژیکی و آنزیم ها دارد. FragGeneScan و MetaGeneAnnotator برنامه های ژن یابی معروف، بر اساس مدل پنهان مارکوف هستند. این پیش بینی کننده ها، خطای توالی یابی، ژن های جزئی و کار برای خواندن های کوتاه را در نظر می گیرند. یکی دیگر از ابزارهای سریع و دقیق برای ژن یابی در متاژنوم ها، MetaGeneMark است. این ابزار توسط مؤسسه DOE Joint Genome Institute برای تفسیر IMG/M است، که بزرگترین مجموعه متاژنوم تا به امروز است.
باشگاه فوتبال بانفیلد یک باشگاه فوتبال در شهر بانفیلد، بوئنوس آیرس کشور آرژانتین می باشد که در لیگ برتر فوتبال آرژانتین بازی می کند. این باشگاه در تاریخ ۲۱ ژانویه ۱۸۹۵ تأسیس شده است.
این فهرست کشورها، بر پایه انتشار کل گازهای گلخانه ای، در سال ۲۰۱۳ است. امارهای مربوطه بر اساس انتشار، کربن دی اکسید، نیتروز اکساید،، متان، گوگرد و … توسط مؤسسه منابع جهانی محاسبه شده است.
در ژنتیک یک هاپلوتیپ (به انگلیسی: haplotype) عبارت است از ترکیبی از ژن های هم ردیف (الل ها alleles) در مکان های مختلف (loci) روی کروموزوم که همراه با هم منتقل می شوند. یک هاپلوتیپ ممکن است شامل یک مکان، چندین مکان، یا یک کروموزوم کامل باشد که وابسته به تعداد بازآرایی ها (recombination) که بین مجموعه ای از مکان ها (loci) رخ می دهد، است. به عبارت دیگر، هاپلوتیپ یک مجموعه از چند شکلی های تک نوکلئوتیدی (اسنیپ ها) روی یک کروموزوم از جفت کروموزومی، که به صورت آماری هم بسته هستند، است. به نظر می رسد با استفاده از این هم بستگی ها و شناسایی تعداد کمی از الل های یک بلوک هاپلوتیپی، می توان به صورت بدون ابهام همه مکان های چند شکلی را در آن ناحیه خاص تشخیص داد. چنین اطلاعاتی در تحقیق برای عوامل ژنتیکی بیماری های شایع بسیار ارزشمند هستند، و در پروژه بین المللی HapMap برای انسان ها مورد تحقیق قرار گرفته اند. دقت هاپلوتیپ. ژنوتیپ یک موجود زنده ممکن است دقیقاً هاپلوتیپ آن را بیان نکند. به عنوان مثال یک موجود زنده دیپلوئیدی و دو مکان دو اللی روی یک کروموزوم مثل چند شکلی های تک نوکلئوتیدی (اسنیپ ها) را در نظر بگیرید. اولین مکان
دارای الل های A و T با سه ژنوتیپ AA، AT و TT، و دومین مکان دارای الل های G و C با سه ژنوتیپ GG، GC و CC می باشند. بنابراین یک فرد می تواند ۹ ترکیب متفاوت از این الل ها را در این دو مکان داشته باشد. جدول زیر این ترکیب ها را نشان می دهد. برای افرادی که در یک یا دو مکان هموزیگوت هستند، هاپلوتیپ ها واضح اند اما وقتی فرد در هر دو مکان هتروزیگوت باشد، فاز سلول جنسی دارای ابهام است. تنها روش واضح برای رفع ابهام فاز استفاده از توالی یابی است. هرچند، هنگامی که فاز دارای ابهام باشد، می توان احتمال یک هاپلوتیپ خاص را با استفاده از نمونه ای از افراد تخمین زد. هنگامی که ژنوتیپ تعدادی از افراد را داریم، می توانیم هاپلوتیپ ها را با استفاده از روش های تحلیل هاپلوتیپ ها (haplotype resolution) یا مرحله بندی هاپلوتیپ ها (haplotype phasing) به دست بیاوریم. این روش ها با استفاده از این مشاهده که وجود هاپلوتیپ های خاصی در مکان های خاصی از ژنوم رایج است کار می کنند. بنابراین، هنگامی که مجموعه ای از تحلیل های متفاوت را برای هاپلوتیپ ها داریم، این روش ها آن هایی را انتخاب می کنند که در کل از هاپلوتیپ های متفاوت کمتری استفاده می کنند
. مشخصه های این روش ها متفاوت است. بعضی بر پایه روش های ترکیبیاتی هستند (مثل پارسیمونی) در حالی که بقیه از توابع درست نمایی استفاده می کنند که بر پایه مدل ها و فرضیات متفاوتی می تواند باشد. مثل اصل Hardy-Weinberg، مدل نظریه coalescent، یا perfect phylogeny. این مدل ها با الگوریتم های بهینه سازی مثل الگوریتم ماکزیمم سازی مقدار مورد انتظار (expectation-maximization)، زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) و مدل های مارکوف پنهان ترکیب می شوند. منابع. ویکیپدیای انگلیسی
این فهرست کشورها بر پایه تولید سیمان، بر اساس گزارش برنامه USGS سیمان، منتشر شده است. بیشترین تولید کننده ها، از نظر پیشرفت در رتبه بندی می توان به ترکیه (۱۰ به ۴)، برزیل (۱۳ به ۵) و ویتنام (۱۷ به ۹) اشاره کرد. این فهرست کشورهای تولیدکننده سیمان است.
این فهرست شامل سرمایه گذاری مستقیم خارجی سهام کشورهای جهان، سطح سرمایه گذاری مستقیم خارجی انباشته شده در طول سال های گذشته است. آمارها بر اساس نرخ رسمی ارز دلار آمریکا محاسبه شده، و بر اساس کتاب حقایق جهان منتشر شده است.
«لبخند» یکی از ترانه های آلبوم استودیویی "خدانگهدار لالایی" از آوریل لوین، خواننده کانادایی است. این ترانه پانک پاپ نوشته مکس مارتین و شلبک است و تهیه کننده اثر نیز همین دو تن می باشند. متن ترانه حاوی تقدیر و تشکر خواننده از یک شخصیت ویژه در زندگی اش است که می توانست او را عاشق خود کرده و لبخندی بر لبانش نشاند.
در رمز ژنتیکی، کدون پایان یا کدون خاتمه یک سه تایی نوکلئوتیدی درون یک آران ای پیام رسان است که پایان فرایند ترجمه را اعلام می کند. پروتئین ها بر پایهٔ فیلوژنتیک توالی های منحصربه فردی از آمینو اسید ها هستند. بیشتر کدون ها در آران ای پیام رسان متناظرند با افزودن یک آمینو اسید به دنبالهٔ فیلوژنتیک در حال توسعه که در نهایت به یک پروتئین تبدیل می شوند. کدون های خاتمه، پایان این فرایند را با متصل کردن فاکتورهای آزادسازی اعلام می کنند که منجر به آزاد شدن زیرواحدهای ریبوزومی می شود. در کد ژنتیکی استاندارد، کدون های خاتمهٔ متعددی وجود دارد: کدون UGA می تواند به پیرولیزین ترجمه شود به همان طریقی که سلنوسیستئین را ترجمه کرد. جهش های بی معنی تغییراتی در توالی دی ان ای هستند که باعث ایجاد یک کدون خاتمهٔ زودرس می شوند، که این منجر به تولید پروتئینی با طول غیرعادی کوتاه می شود. این امر معمولاً باعث از دست دادن کارایی پروتئین می شود زیرا بخش های حیاتی دنبالهٔ آمینواسید از این پس تولید نمی شوند. فهرست واژه های کهربا، سرخ و عقیقی. کدون های خاتمه بر اساس سابقهٔ تاریخی شان اسامی مختلفی گرفته اند زیرا هر یک متناظر شده اند با یک
کلاس مجزا از موتان ها که همگی به یک شکل رفتار کرده اند. این موتان ها در ابتدا از باکتریوفاژها جداسازی شدند (فاژهای تی۴ و لامبدا). جهش های رخ داده در موتان ها باعث شد که قدرت عفونی آن ها ضعیف شود. اولین مجموعه از جهش های بی معنی بودند که کشف شدند که توسط هریس برنستین، دانشجوی ارشد، جداسازی شده و برای حل بحث و اختلاف بین ریچارد آپستین و چارلز ستینبرگ به کار گرفته شد. به برنستین (این اسم در آلمانی به معنی کهربا است) این پیشنهاد داده شد که هر موتان کشف شده ای را می تواند با نام خودش نام گذاری کند. خاتمه های پنهان. خاتمه های پنهان در حقیقت کدون های غیرخاتمه هستند که به دلیل تغییر قالب به اندازهٔ +۱ یا -۱، اشتباهاً به عنوان کدون خاتمه تلقی می شوند. خاتمه های پنهان باعث پایان زودرس فرایند ترجمه می شوند. اگر تغییر قالب مربوط، قبل از خاتمه های پنهان رخ دهد. بر اساس «فرضیهٔ کمینگاه» ارائه شده توسط پژوهشگران دانشگاه ایالتی لوئیزیانا خاتمه های پنهان کدون هایی هستند که در جریان تکامل برگزیده می شوند. کدون هایی که می توانند تشکیل خاتمه های پنهان دهند نسبت به کدون های معنی دار بسیار بیشتر در ژنوم استفاده شده اند. در یک جاند
ار، آران ای ریبوزومی ناپایدار با خاتمه های پنهان با فراوانی بیشتر در ارتباط است. جستارهای وابسته. کدون آغاز
جویندگان یک فیلم تکنی کالر در ژانر وسترن به کارگردانی جان فورد و با بازی جان وین، جفری هانتر و ورا مایلز محصول سال ۱۹۵۶ ایالات متحده است. فیلم "جویندگان" در گیشه موفق بود، با این وجود نامزد هیچ یک از جوایز اسکار نشد. در سال ۲۰۰۸، بنیاد فیلم آمریکا، "جویندگان" را به عنوان بهترین فیلم وسترن تاریخ سینمای آمریکا انتخاب کرد. در سال ۲۰۰۷ نیز این فیلم، در فهرست صد فیلم برتر تاریخ که توسط بنیاد فیلم آمریکا تنظیم شده بود، در جایگاه دوازدهم ایستاد. اکثریت جویندگان را با عنوان بهترین فیلم جان فورد و یکی از بهترین فیلم های تاریخ سینما می شناسند. خلاصه داستان. ایتن ادواردز (جان وین) یک کهنه سرباز جنگ داخلی آمریکا است. او که خانواده ای ندارد، بعد از سال ها به خانهٔ برادرش برمی گردد. چند روز بعد، اعضای خانوادهٔ برادرش در حملهٔ سرخ پوستانِ کومانچی کشته می شوند و برادرزاده اش دِبی توسط آن ها ربوده می شود. به این ترتیب، ایتن تصمیم می گیرد به دنبال برادرزاده اش برود و به جستجوی او بپردازد. در این راه، برادرزادهٔ ناتنی اش مارتین (جفری هانتر) نیز به او کمک می کند….
کرلی کویو (//) (زادهٔ ) که بیشتر با نام کرلی شناخته می شود خواننده-ترانه پرداز استونیایی است. کرلی در الوا زاده شد و پیش از آن که در سال ۲۰۰۶ توسط ال.ای. رید به آیلند رکوردز ملحق شود، در چندین مسابقهٔ آوازخوانی شرکت کرد. او در سال ۲۰۰۷ نخستین ئی پی خود را با نام خودش منتشر نمود و در سال ۲۰۰۸، اولین آلبوم استودیویی اش تحت عنوان "عشق مرده" را عرضه کرد که در جدول "بیلبورد" ۲۰۰ قرار گرفت. تک آهنگ اصلی این آلبوم با نام «در آسمان ها سیر کردن»، در چندین کشور اروپای قاره ای رتبه گرفت و همچنین به عنوان «تک آهنگ هفته» آی تیونز استور انتخاب شد و بیش از ۵۰۰٫۰۰۰ بار دانلود شد؛ که در آن زمان رکورد محسوب می شد. کرلی در سال های بعد با «میهمانی چای» در آلبوم "تقریباً آلیس" حضور پیدا کرد و به تدریج سبک از آلترناتیو راک فاصله گرفت و سبک خود را به موسیقی الکترونیک و رقص نزدیک تر کرد، که نمونهٔ آن را می توان در تک آهنگ او با نام «ارتش عشق» که در سال ۲۰۱۰ منتشر گردید، شنید. پس انتشار "عشق مرده"، کرلی شروع به کار روی دومین آلبوم استودیویی خود کرد که در نهایت به دومین ئی پی وی تحت عنوان "آرمان شهر" تبدیل شد و اوایل سال ۲۰۱۳ منتشر گر
دید. این ئی پی دومین اثر کرلی بود که در جدول "بیلبورد" ۲۰۰ جای گرفت. دو تک آهنگ تبلیغاتی از این ئی پی با نام های «ارتش عشق» و «جاذبهٔ صفر» قبل از انتشار نخستین تک آهنگ رسمی آلبوم یعنی «خوش شانس ها» عرضه شدند. هر سه قطعه به ده رتبهٔ برتر جدول ترانه های برتر باشگاه رقص "بیلبورد" راه یافتند و دو قطعه به رتبهٔ نخست رسیدند. دو ترانهٔ دیگر نیز که کرلی برای "آرمان شهر" هم نویسی کرده بود — «آسمان خراش» و «احساس جاودانگی می کنم» — بعدها به ترتیب توسط دمی لواتو و تاریا تورونن ضبط شدند و نسخهٔ کرلی از «احساس جاودانگی می کنم» نیز بعدها در "فرنکن وینی آنلیشد!" منتشر گردید. وی در سال ۲۰۱۳ دو بار در برنامهٔ "رقص با ستارگان" اجرا داشت؛ که مجلهٔ "وایب" این اجراها را «نقطهٔ عطف بزرگی در دنیای ئی دی ام» توصیف نمود. کرلی در نوامبر سال ۲۰۱۳ از آیلند رکوردز جدا شد و قرارداد جدیدی با اولترا موزیک امضا کرد. دومین آلبوم استودیویی کرلی در سال ۲۰۱۹ تحت عنوان "سایه کاری ها" منتشر گردید. اوایل زندگی. وی با نام کرلی کویو در ۷ فوریهٔ سال ۱۹۸۷ چشم بر جهان گشود. مادر او پیرت کویو، مددکار اجتماعی و پدرش، تویو کویو، یک مکانیک خودرو بود. آن ها
زمانی که وی ۱۶ ساله بود از هم جدا شدند. کرلی می گوید زمانی که «سوپرگرل» را نوشته —ترانه ای درمورد خشونت خانگی که برای آلبوم "آرمان شهر" نوشته شد— وی [خود را] جای مادر[ش] گذاشت و چیزهایی گفت که آرزو می کرد مادرش زمانی که [او] بچه بود به پدرش می گفت. خواهر کوچک تر کرلی، الیسا نیز یک موسیقی دان است و در فصل سوم "استی اوچیب سوپراستاری" شرکت کرده است. کرلی در دوران کودکی به مدت هشت سال رقص سالنی کار کرد و پنج روز در هفته تمرین می کرد. او اولین بار از طریق معلم مهدکودکش با موسیقی آشنا شد. معلم کرلی به مادرش می گفت او «صدای خوبی» دارد و دوست دارد وی را ببرد تا در چندین مسابقهٔ خوانندگی شرکت نماید. وی در هشت سالگی به موسیقی کلاسیک علاقه مند شد و چون اوایل زندگی خود موسیقی کمی شنیده بود فقط دو نوار کاست داشت که آلبوم های بانی تایلر و فیل کالینز بودند. او در ۱۰ سالگی شروع به نوشتن داستان ها، کتاب های جیبی و شعرهایی کرد تا از خانه ای که در آن بزرگ می شد و آن را «آزاردهنده» می دانست، به یک «دنیای خیالی» فرار کند. با اینکه اطرافیانش او را از ترک تحصیل منصرف می کردند، اما کرلی در ۱۶ سالگی تصمیم گرفت به دنبال رویای موسیقی ا
ش برود و مدرسه را رها کرد. هنرمندی. سبک و تأثیرپذیری. کرلی حین یک مصاحبه به یاد آورد که "بد تحصیلی لورین هیل" اثر لارین هیل (که آن را «یکی از آلبوم های مورد علاقه اش در تمام دوران» نامید) را در یک ایستگاهٔ مترو در روسیه خرید. او از فروشنده خواست: «یک چیز خیلی خوب دیگر هم به [او] دهد»، «چیزی که مردم زیاد می خرند.» که به او "برترین عناوین" اثر بیورک اعطا داده شد؛ هنرمندی که در آن زمان برایش ناآشنا بود. امروزه او بیورک را به عنوان یکی از بزرگ ترین افراد تأثیرگذار بر روی خود و همچنین موسیقی دان مورد علاقه اش معرفی می کند. کرلی همچنین بانی تایلر و فیل کالینز را جزو هنرمندانی نام می برد که روی او تأثیر گذاشتند، چراکه تنها دو آلبومی که پیش تر در اختیار داشت، متعلق به آن ها بودند. از میان دیگر کسانی که بر او اثر گذاشته اند می توان به آنوک، جونی میچل، جنیس جاپلین، مسیو اتک، کیدنی ثیوز، پندالوم، کوکتو تویینز، آ پرفکت سرکل، دفتونز، اینکیوبوس، آپارات و ایمجن هیپ نام برد. کرلی باور به فرشته ها و پری ها را نیز یکی از منابع الهام در موسیقی خود عنوان کرده و اظهار داشته که قطعهٔ کریستال اثر افکس توئین «قطعهٔ موسیقی مورد علاقه
ٔ تمام دورانش» می باشد. وی همچنین از تأثیرپذیری از سیگور روس سخن گفته و آن ها را گروهٔ مورد علاقه اش معرفی کرده است. پس از انتشار عشق مرده، به کرلی برچسب «گاث» زده شد و یکی از منتقدانی که با این نظر مخالف بود، گفت او بیشتر شبیه «بابلگام گاث» است. کرلی پاسخ داد: «دقیقاً همین هستم» و گفت که «می خواهم این کانسپت را با خودم ببرم و با آن جلو بروم» و در نتیجه سبک جدیدی به نام «بابل گاث» خلق کرد. به گفتهٔ کرلی، بابل گاث یعنی «ترکیب نور و تاریکی، تضادها، و چیزهایی که معمولاً فکر نمی کنید با هم همخوانی داشته باشند». وی همچنین اسپایس گرلز را منبع اصلی الهام بابل گاث معرفی کرده و گفته است که این سبک «مثل یک اسپایس گرلز گاثیک» می باشد. کرلی مدل های موی منحصربه فرد و رنگارنگ را می پسندد که اغلب از سایبرپانک و گاث الهام می گیرند. تفاوت در سبک و ساختار موسیقی بین "عشق مرده" و آثار جلوتر کرلی بسیار چشمگیر است. "عشق مرده" در سبک آلترناتیو راک قرار دارد، اما موسیقی جدید او بیشتر به سینث-پاپ نزدیک است. کرلی می گوید در زمان تهیه و تولید عشق مرده بسیار افسرده بوده و احساس «پراکندگی» می کرده و تغییر به سبک جدید را تلاشی برای «سازگ
ار کردن موسیقی با رادیو بدون از دست دادن چیزهایی که مردم دربارهٔ [او] دوست دارند» می داند. کرلی در پاسخ به انتقاداتی دربارهٔ سبک موسیقی اش نسبت به آثار گذشته گفت که «دیگر آن شخص سابق نیست» و افزود: «شاید در سومین آلبومم دوباره افسرده باشم و یک آلبوم کاملاً بسیار تاریک دیگر بنویسم. واقعاً نمی دانم مسیر بعدی ام کجاست. تنها چیزی که می دانم این است که همیشه سعی دارم رشد کنم و بهترین توانم را به کار بگیرم. و هر چیزی که از من در بیاید، بازتابی از خودم در آن لحظه خواهد بود.» تصویر عمومی. کرلی اغلب سه نقطه را که «نشانه های ماه» نامیده می شوند، بر خود دارد؛ این نشانه ها نمایانگر راست کرداری، عشق و یگانگی می باشند – سه اصلی که «فرزندان ماه» به آن ها پایبند هستند: «فرزندان ماه» یک جامعهٔ هواداری/تیم خیابانی است که کرلی در سال ۲۰۰۶ بنیان گذاشت تا پناهی باشد برای افرادی که «بیش از اندازه حس می کنند و در این جهان جای گرفتن برایشان دشوار است، تا مبادا خود را دیوانه بپندارند.» این محفل در آغاز «گردهمایی کودکان ایندیگو» بود، اما به تدریج به «جنبشی برای صداقت، عشق و یگانگی» بدل گشت؛ این جنبش بر «بهترین خود بودن، مسئولیت پذیری
نسبت به واقعیت خویش و زندگی با چشمانی باز» تأکید دارد. کرلی این جریان را نه به عنوان یک موعظهٔ مذهبی، بلکه به مثابهٔ «سفر در این بعد از هستی است؛ تلاشی برای به کمال رساندن تجربهٔ زندگی و رسیدن به والایی، در حالی که می پذیری کامل نبودن نیز بخشی از کمال است» می داند. کرلی در رابطه با حقوق ال جی بی تی بیان کرده است که آرزو دارد «جهان به نقطه ای برسد که در آن همه بتوانند به طور برابر ازدواج کنند، فرزندخواندگی داشته باشند و بدون نیاز به توجیه خود، زندگی خویش را آزادانه ادامه دهند.» او تأکید می کند که «این موضوع نه یک دیدگاه سیاسی، بلکه مسئله ای انسانی ست. همهٔ انسان ها، چه دگرجنس گرا و چه همجنس گرا، سزاوار حقوقی برابرند. تا وقتی که کلیسا رفتن و ایمان کسی به خدا از او آدم بهتری می سازد، عالی است. اما زمانی که پای نفرت و برتری جویی وسط می آید، من در برابر دین می ایستم.» کرلی در سال ۲۰۱۱ اظهار داشت که در استونی «صحنهٔ همجنس گرایان عملاً وجود ندارد» اما «در حال شکل گیری است و [او] تلاش می کند تا حد توان از آن حمایت کند.» در ژوئن سال های ۲۰۱۱ و ۲۰۱۲، کرلی در جشنواره های پراید در بوستون، دیترویت، نشویل و سان فرانسیسکو ب