ABOUT THE SPEAKER
James Watson - Biologist, Nobel laureate
Nobel laureate James Watson took part in one of the most important scientific breakthroughs of the 20th century: the discovery of the structure of DNA. More than 50 years later, he continues to investigate biology's deepest secrets.

Why you should listen

James Watson has led a long, remarkable life, starting at age 12, when he was one of radio's high-IQ Quiz Kids. By age 15, he had enrolled in the University of Chicago, and by 25, working with Francis Crick (and drawing, controversially, on the research of Maurice Wilkins and Rosalind Franklin), he had made the discovery that would eventually win the three men the Nobel Prize.

Watson and Crick's 1953 discovery of DNA's double-helix structure paved the way for the astounding breakthroughs in genetics and medicine that marked the second half of the 20th century. And Watson's classic 1968 memoir of the discovery, The Double Helix, changed the way the public perceives scientists, thanks to its candid account of the personality conflicts on the project.

From 1988 to 1994, he ran the Human Genome Project. His current passion is the quest to identify genetic bases for major illnesses; in 2007 he put his fully sequenced genome online, the second person to do so, in an effort to encourage personalized medicine and early detection and prevention of diseases. 

More profile about the speaker
James Watson | Speaker | TED.com
TED2005

James Watson: How we discovered DNA

James Watson sur comment il a découvert l'ADN.

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Lauréat du prix Nobel, James Watson ouvre TED2005 avec l'histoire franche et drôle de comment, avec son partenaire de recherche Francis Crick, il a découvert la structure de l'ADN.
- Biologist, Nobel laureate
Nobel laureate James Watson took part in one of the most important scientific breakthroughs of the 20th century: the discovery of the structure of DNA. More than 50 years later, he continues to investigate biology's deepest secrets. Full bio

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Well, I thought there would be a podiumpodium, so I'm a bitbit scaredeffrayé.
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Je croyais qu'il y aurait un podium, j'ai donc un peu peur.
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(LaughterRires)
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3000
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(Rires)
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ChrisChris askeda demandé me to tell again how we founda trouvé the structurestructure of DNAADN.
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6000
3000
Chris m'a demandé de raconter, encore une fois, comment nous avons trouvé la structure de l'ADN.
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And sincedepuis, you know, I followsuivre his ordersordres, I'll do it.
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9000
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Puisque, vous savez, j'obéis à ses ordres, je le ferai
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But it slightlylégèrement boresalésages me.
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mais ça m'ennuie un peu.
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(LaughterRires)
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(Rires)
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And, you know, I wrotea écrit a booklivre. So I'll say something --
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5000
Vous savez, j'ai écrit un livre mais je dirai quelque chose...
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(LaughterRires)
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(Rires)
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-- I'll say a little about, you know, how the discoveryDécouverte was madefabriqué,
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Je raconterai un peu comment la découverte a été faite
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and why FrancisFrancis and I founda trouvé it.
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et pourquoi Francis et moi l'avons trouvée.
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And then, I hopeespérer maybe I have at leastmoins fivecinq minutesminutes to say
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Ensuite, j'espère qu'il me restera au moins 5 minutes pour dire
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what makesfait du me tickcocher now.
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ce qui m'intéresse maintenant.
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In back of me is a picturephoto of me when I was 17.
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Derrière, il y a une photo de moi lorsque j'avais 17 ans.
01:06
I was at the UniversityUniversité of ChicagoChicago, in my thirdtroisième yearan,
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41000
3000
J'étais à l'Université de Chicago, durant ma 3ème année,
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and I was in my thirdtroisième yearan because the UniversityUniversité of ChicagoChicago
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44000
6000
et j'étais en 3ème année parce que l'Université de Chicago
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let you in after two yearsannées of highhaute schoolécole.
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50000
2000
vous laisse entrer après deux ans de secondaire.
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So you -- it was funamusement to get away from highhaute schoolécole -- (LaughterRires) --
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52000
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C'était plaisant de fuir le secondaire
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because I was very smallpetit, and I was no good in sportsdes sports,
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3000
parce que j'étais très petit et pas bon en sports
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or anything like that.
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1000
ni en choses du genre.
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But I should say that my backgroundContexte -- my fatherpère was, you know,
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62000
6000
Je devrais vous dire au sujet de mon milieu familial : mon père avait été
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raisedélevé to be an EpiscopalianÉglise épiscopale and RepublicanRépublicain,
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68000
2000
élevé pour devenir Épiscopalien et Républicain
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but after one yearan of collegeUniversité, he becamedevenu an atheistathée and a DemocratDémocrate.
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70000
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mais après une année d'études, il est devenu athée et Démocrate.
01:40
(LaughterRires)
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75000
3000
(Rires)
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And my mothermère was IrishIrlandais CatholicCatholique,
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78000
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Ma mère était catholique irlandaise
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and -- but she didn't take religionreligion too seriouslysérieusement.
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80000
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mais elle ne prenait pas la religion trop au sérieux.
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And by the ageâge of 11, I was no longerplus long going to SundayDimanche MassMesse,
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85000
4000
Dès l'âge de 11 ans, je n'allais plus à la messe du dimanche,
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and going on birdwatchingobservation des oiseaux walksdes promenades with my fatherpère.
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89000
4000
j'allais plutôt en randonnées d'observation d'oiseaux avec mon père
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So earlyde bonne heure on, I heardentendu of CharlesCharles DarwinDarwin.
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93000
4000
de sorte que, très jeune, j'ai entendu parler de Charles Darwin.
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I guessdeviner, you know, he was the biggros herohéros.
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97000
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Vous savez, il était le grand héros.
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And, you know, you understandcomprendre life as it now existsexiste throughpar evolutionévolution.
29
100000
6000
Nous comprenons la vie telle qu'elle existe maintenant grâce à l'évolution.
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And at the UniversityUniversité of ChicagoChicago I was a zoologyzoologie majorMajeur,
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106000
4000
A l'Université de Chicago, je me suis spécialisé en zoologie.
02:15
and thought I would endfin up, you know, if I was brightbrillant enoughassez,
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110000
3000
Je croyais que je finirais, si j'étais asssez brillant,
02:18
maybe gettingobtenir a PhPH.D. from CornellCornell in ornithologyornithologie.
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113000
5000
peut-être avec un doctorat de Cornell en ornithologie.
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Then, in the ChicagoChicago paperpapier, there was a reviewla revue of a booklivre
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118000
6000
Puis, un journal de Chicago a publié la critique d'un livre
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calledappelé "What is Life?" by the great physicistphysicien, SchrodingerSchrodinger.
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124000
4000
intitulé "Qu'est-ce que la Vie ?" du grand physicien Schrödinger.
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And that, of coursecours, had been a questionquestion I wanted to know.
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128000
3000
C'était, bien sûr, une question que je voulais connaître.
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You know, DarwinDarwin explainedexpliqué life after it got startedcommencé,
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131000
3000
Vous savez, Darwin expliquait la vie après qu'elle eut commencé
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but what was the essenceessence of life?
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134000
2000
mais quelle était l'essence de la vie ?
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And SchrodingerSchrodinger said the essenceessence was informationinformation
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136000
4000
Schrödinger disait que l'essence était l'information
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presentprésent in our chromosomeschromosomes, and it had to be presentprésent
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140000
4000
présente dans nos chromosomes et qu'elle devait être présente
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on a moleculemolécule. I'd never really thought of moleculesmolécules before.
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144000
6000
sur une molécule. Je n'avais jamais vraiment pensé aux molécules.
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You know chromosomeschromosomes, but this was a moleculemolécule,
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150000
4000
Vous connaisssez les chromosomes, mais il s'agissait-là d'une molécule,
02:59
and somehowen quelque sorte all the informationinformation was probablyProbablement presentprésent
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154000
3000
et d'une façon ou d'une autre toute l'information était probablement présente
03:02
in some digitalnumérique formforme. And there was the biggros questionquestion
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157000
4000
sous une forme numérique. Voilà la grande question :
03:06
of, how did you copycopie the informationinformation?
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161000
2000
comment pouvez-vous recopier l'information ?
03:08
So that was the booklivre. And so, from that momentmoment on,
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163000
5000
C'était donc ça le livre. A partir de ce moment,
03:13
I wanted to be a geneticistgénéticien --
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168000
5000
je voulais devenir généticien,
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understandcomprendre the genegène and, throughpar that, understandcomprendre life.
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173000
2000
comprendre le gène et ainsi comprendre la vie.
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So I had, you know, a herohéros at a distancedistance.
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175000
5000
J'avais un héros lointain.
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It wasn'tn'était pas a baseballbase-ball playerjoueur; it was LinusLinus PaulingPauling.
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180000
2000
Ce n'était pas un joueur de baseball, c'était Linus Pauling.
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And so I appliedappliqué to CaltechCaltech and they turnedtourné me down.
50
182000
6000
J'ai donc posé ma candidature à Caltech et ils m'ont refusé.
03:33
(LaughterRires)
51
188000
2000
(Rires)
03:35
So I wentest allé to IndianaIndiana,
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190000
1000
Je me suis inscrit à Indiana,
03:36
whichlequel was actuallyréellement as good as CaltechCaltech in geneticsla génétique,
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191000
3000
qui était en fait aussi bonne que Caltech en génétique
03:39
and besidesoutre, they had a really good basketballbasketball teaméquipe. (LaughterRires)
54
194000
4000
et, d ailleurs, ils avaient une très bonne équipe de basket.
03:43
So I had a really quiteassez happycontent life at IndianaIndiana.
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198000
3000
J'ai donc eu une vie très agréable à Indiana.
03:46
And it was at IndianaIndiana I got the impressionimpression
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201000
3000
C'est à Indiana que j'ai eu l'impression que
03:49
that, you know, the genegène was likelyprobable to be DNAADN.
57
204000
2000
le gène serait probablement de l'ADN.
03:51
And so when I got my PhPH.D., I should go and searchchercher for DNAADN.
58
206000
4000
Après ma thèse, je voulais aller explorer cet ADN.
03:55
So I first wentest allé to CopenhagenCopenhague because I thought, well,
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210000
6000
Je me suis d'abord rendu à Copenhague parce que je pensais
04:01
maybe I could becomedevenir a biochemistbiochimiste,
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216000
1000
que je pouvais peut-être devenir biochimiste
04:02
but I discovereddécouvert biochemistrybiochimie was very boringennuyeuse.
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217000
3000
mais j'ai découvert que la biochimie était très ennuyeuse.
04:05
It wasn'tn'était pas going anywherenulle part towardvers, you know, sayingen disant what the genegène was;
62
220000
4000
Ça n'allait pas vers une description de ce qu'était le gène.
04:09
it was just nuclearnucléaire sciencescience. And oh, that's the booklivre, little booklivre.
63
224000
4000
Ce n'était que de la science nucléaire. Oh, c'est le petit livre.
04:13
You can readlis it in about two hoursheures.
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228000
2000
Vous pouvez le lire en deux heures.
04:15
And -- but then I wentest allé to a meetingréunion in ItalyItalie.
65
230000
4000
A ce moment, je suis allé à une réunion en Italie.
04:19
And there was an unexpectedinattendu speakerorateur who wasn'tn'était pas on the programprogramme,
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234000
5000
Il y avait là un conférencier imprévu qui n'était pas au programme
04:24
and he talkeda parlé about DNAADN.
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239000
2000
et il a parlé de l'ADN.
04:26
And this was MauriceMaurice WilkinsWilkins. He was trainedqualifié as a physicistphysicien,
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241000
3000
Il s'agissait de Maurice Wilkins. Il avait une formation de physicien :
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and after the warguerre he wanted to do biophysicsbiophysique, and he pickedchoisi DNAADN
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244000
4000
après la guerre, il a voulu faire de la biophysique et il a choisi l'ADN
04:33
because DNAADN had been determineddéterminé at the RockefellerRockefeller InstituteInstitut
70
248000
3000
parce que l'ADN avait été reconnu à l'Institut Rockfeller
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to possiblypeut-être be the geneticgénétique moleculesmolécules on the chromosomeschromosomes.
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251000
4000
comme formant probablement les molécules génétiques sur les chromosomes.
04:40
MostPlupart people believeda cru it was proteinsprotéines.
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255000
1000
La plupart des gens croyaient que c'était les protéines
04:41
But WilkinsWilkins, you know, thought DNAADN was the bestmeilleur betpari,
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256000
4000
mais Wilkins, lui, croyait qu'il y avait de fortes chances que ce soit l'ADN.
04:45
and he showedmontré this x-rayradiographie photographphotographier.
74
260000
4000
Il montra cette radio :
04:49
SortTri of crystallinecristalline. So DNAADN had a structurestructure,
75
264000
4000
une sorte de réseau cristallin. L'ADN avait donc la structure,
04:53
even thoughbien que it owed it to probablyProbablement differentdifférent moleculesmolécules
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268000
3000
quoiqu'elle la devait probablement à différentes molécules
04:56
carryingporter differentdifférent setsensembles of instructionsinstructions.
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271000
2000
portant différents ensembles d'instructions.
04:58
So there was something universaluniversel about the DNAADN moleculemolécule.
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273000
2000
Il y avait donc quelque chose d'universel dans la molécule d'ADN.
05:00
So I wanted to work with him, but he didn't want a formerancien birdwatcherbirdwatcher,
79
275000
5000
Je voulais donc travailler avec lui mais il ne voulait pas d'un ex-ornithologue
05:05
and I endedterminé up in CambridgeCambridge, EnglandL’Angleterre.
80
280000
1000
et j'ai abouti à Cambridge en Angleterre.
05:06
So I wentest allé to CambridgeCambridge,
81
281000
2000
Je suis donc allé à Cambridge
05:08
because it was really the bestmeilleur placeendroit in the worldmonde then
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283000
3000
parce que c'était alors le meilleur endroit au monde
05:11
for x-rayradiographie crystallographycristallographie. And x-rayradiographie crystallographycristallographie is now a subjectassujettir
83
286000
4000
pour la cristallographie par diffraction de rayons X - qui est maintenant une discipline
05:15
in, you know, chemistrychimie departmentsdépartements.
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290000
2000
dans nos départements de chimie.
05:17
I mean, in those daysjournées it was the domaindomaine of the physicistsphysiciens.
85
292000
3000
À cette période, c'était le domaine des physiciens.
05:20
So the bestmeilleur placeendroit for x-rayradiographie crystallographycristallographie
86
295000
4000
Le meilleur endroit pour la cristallographie par diffraction de rayons X
05:24
was at the CavendishCavendish LaboratoryLaboratoire at CambridgeCambridge.
87
299000
3000
était au Laboratoire Cavendish de Cambridge.
05:27
And there I metrencontré FrancisFrancis CrickCrick.
88
302000
6000
C'est là que j'ai rencontré Francis Crick.
05:33
I wentest allé there withoutsans pour autant knowingconnaissance him. He was 35. I was 23.
89
308000
3000
J'y suis allé sans le connaître. Il avait 35 ans. J'en avais 23.
05:36
And withindans a day, we had decideddécidé that
90
311000
5000
En moins d'une journée, nous avions décidé que
05:41
maybe we could take a shortcutraccourci to findingdécouverte the structurestructure of DNAADN.
91
316000
5000
nous pourrions peut-être prendre un raccourci pour trouver la structure de l'ADN.
05:46
Not solverésoudre it like, you know, in rigorousrigoureux fashionmode, but buildconstruire a modelmaquette,
92
321000
6000
Non pas la résoudre de façon rigoureuse mais en construire un modèle.
05:52
an electro-modelélectro-modèle, usingen utilisant some coordinatescoordonnées of, you know,
93
327000
4000
Un électro-modèle utilisant des coordonnées, vous savez,
05:56
lengthlongueur, all that sortTrier of stuffdes trucs from x-rayradiographie photographsphotographies.
94
331000
3000
de longueurs, des choses tirées des clichés de rayons X.
05:59
But just askdemander what the moleculemolécule -- how should it foldplier up?
95
334000
3000
Poser des questions sur la molécule - comment doit-elle se replier ?
06:02
And the reasonraison for doing so, at the centercentre of this photographphotographier,
96
337000
4000
Ce qui nous motivait, au centre de cette photo,
06:06
is LinusLinus PaulingPauling. About sixsix monthsmois before, he proposedproposé
97
341000
3000
c'est Linus Pauling. Environ 6 mois plus tôt, il proposait
06:09
the alphaalpha helicalhélicoïdal structurestructure for proteinsprotéines. And in doing so,
98
344000
4000
la structure alpha hélicoïdale pour les protéines. Ce faisant,
06:13
he banishedbanni the man out on the right,
99
348000
2000
il rejetait l'homme à droite,
06:15
SirMonsieur le Président LawrenceLaurent BraggBragg, who was the CavendishCavendish professorprofesseur.
100
350000
3000
Sir Lawrence Bragg, qui était le professeur de Cavendish.
06:18
This is a photographphotographier severalnombreuses yearsannées laterplus tard,
101
353000
2000
Voici une photo prise plusieurs années plus tard
06:20
when BraggBragg had causecause to smilesourire.
102
355000
2000
lorsque Bragg avait une raison de sourire.
06:22
He certainlycertainement wasn'tn'était pas smilingsouriant when I got there,
103
357000
2000
Il n'était certainement pas souriant lorsque je suis arrivé là
06:24
because he was somewhatquelque peu humiliatedhumilié by PaulingPauling gettingobtenir the alphaalpha helixhélix,
104
359000
4000
car il avait été humilié par Pauling, qui avait trouvé l'hélice alpha,
06:28
and the CambridgeCambridge people failingéchouer because they weren'tn'étaient pas chemistschimistes.
105
363000
4000
et par l'échec des gens de Cambridge, qui n'étaient pas chimistes.
06:32
And certainlycertainement, neitherni CrickCrick or I were chemistschimistes,
106
367000
5000
Assurément, ni Crick ni moi n'étions chimistes,
06:37
so we trieda essayé to buildconstruire a modelmaquette. And he knewa connu, FrancisFrancis knewa connu WilkinsWilkins.
107
372000
6000
nous avons donc tenté de construire un modèle. Francis connaissait Wilkins.
06:43
So WilkinsWilkins said he thought it was the helixhélix.
108
378000
2000
Wilkins disait qu'il croyait que c'était l'hélice.
06:45
X-rayX-ray diagramdiagramme, he thought was comparablecomparable with the helixhélix.
109
380000
3000
Le diagramme de rayons X, croyait-il, était comparable à l'hélice.
06:48
So we builtconstruit a three-strandedtrois brins modelmaquette.
110
383000
2000
Nous avons donc construit un modèle à trois brins.
06:50
The people from LondonLondres camevenu up.
111
385000
2000
Les gens de Londres sont arrivés.
06:52
WilkinsWilkins and this collaboratorcollaborateur, or possiblepossible collaboratorcollaborateur,
112
387000
5000
Wilkins et cette collaboratrice, ou possible collaboratrice,
06:57
RosalindRosalind FranklinFranklin, camevenu up and sortTrier of laughedri at our modelmaquette.
113
392000
3000
Rosalind Franklin, sont arrivés et ils ont ri de notre modèle.
07:00
They said it was lousypouilleux, and it was.
114
395000
2000
Ils disaient qu'il était faible. Il l'était.
07:02
So we were told to buildconstruire no more modelsdes modèles; we were incompetentincompétent.
115
397000
5000
On nous a dit de ne plus construire de modèles, que nous étions incompétents.
07:07
(LaughterRires)
116
402000
4000
(Rires)
07:11
And so we didn't buildconstruire any modelsdes modèles,
117
406000
2000
Alors, nous n'avons plus construit de modèles
07:13
and FrancisFrancis sortTrier of continueda continué to work on proteinsprotéines.
118
408000
3000
et Francis a continué son travail sur les protéines.
07:16
And basicallyen gros, I did nothing. And -- exceptsauf readlis.
119
411000
6000
Essentiellement, je ne faisais rien. Sauf lire.
07:22
You know, basicallyen gros, readingen train de lire is a good thing; you get factsfaits.
120
417000
3000
Vous savez, essentiellement, lire est une bonne chose ; vous amassez des faits.
07:25
And we keptconservé tellingrécit the people in LondonLondres
121
420000
3000
Nous répétions aux gens de Londres
07:28
that LinusLinus Pauling'sDe Pauling going to movebouge toi on to DNAADN.
122
423000
2000
que Linus Pauling se dirigeait vers l'ADN.
07:30
If DNAADN is that importantimportant, LinusLinus will know it.
123
425000
2000
Si l'ADN est si important, Linus le saura.
07:32
He'llIl va buildconstruire a modelmaquette, and then we're going to be scoopedcreusé.
124
427000
2000
Il construira un modèle et nous allons perdre le scoop.
07:34
And, in factfait, he'dil aurait writtenécrit the people in LondonLondres:
125
429000
2000
En effet, il avait écrit aux gens de Londres :
07:36
Could he see theirleur x-rayradiographie photographphotographier?
126
431000
3000
Pouvait-il voir leur cliché de rayons X ?
07:39
And they had the wisdomsagesse to say "no." So he didn't have it.
127
434000
3000
Ils ont eu la sagesse de dire "non". Il ne l'a donc pas eu
07:42
But there was onesceux in the literatureLittérature.
128
437000
2000
mais il y en avait dans la littérature.
07:44
ActuallyEn fait, LinusLinus didn't look at them that carefullysoigneusement.
129
439000
2000
En fait, Linus ne les a pas regardés très attentivement
07:46
But about, oh, 15 monthsmois after I got to CambridgeCambridge,
130
441000
6000
mais environ 15 mois après mon arrivée à Cambridge,
07:52
a rumorrumeur begana commencé to appearapparaître from LinusLinus Pauling'sDe Pauling sonfils,
131
447000
3000
une rumeur commença à se répandre, venant du fils de Linus Pauling,
07:55
who was in CambridgeCambridge, that his fatherpère was now workingtravail on DNAADN.
132
450000
4000
qui était à Cambridge, selon laquelle son père travaillait maintenant sur l'ADN.
07:59
And so, one day PeterPeter camevenu in and he said he was PeterPeter PaulingPauling,
133
454000
4000
Un jour, Peter est entré en disant qu'il était Peter Pauling.
08:03
and he gavea donné me a copycopie of his father'spère manuscriptsdes manuscrits.
134
458000
2000
Il m'a donné une copie des manuscrits de son père.
08:05
And boygarçon, I was scaredeffrayé because I thought, you know, we maymai be scoopedcreusé.
135
460000
6000
Comme j'ai eu peur, pensant, vous savez, que nous pouvions perdre le scoop.
08:11
I have nothing to do, no qualificationsqualifications for anything.
136
466000
3000
Je n'ai rien à faire, aucune compétence pour quoi que ce soit.
08:14
(LaughterRires)
137
469000
2000
(Rires)
08:16
And so there was the paperpapier, and he proposedproposé a three-strandedtrois brins structurestructure.
138
471000
6000
Il y avait ce papier, il proposait une structure à 3 brins.
08:22
And I readlis it, and it was just -- it was crapmerde.
139
477000
2000
Je l'ai lu, et c'était simplement... de la merde.
08:24
(LaughterRires)
140
479000
5000
(Rires)
08:29
So this was, you know, unexpectedinattendu from the world'smonde --
141
484000
3000
C'était surprenant, venant d'une sommité,
08:32
(LaughterRires)
142
487000
2000
(Rires)
08:34
-- and so, it was heldtenu togetherensemble by hydrogenhydrogène bondsobligations
143
489000
3000
et ça tenait ensemble par des liaisons hydrogène
08:37
betweenentre phosphatephosphate groupsgroupes.
144
492000
2000
entre des groupes de phosphate.
08:39
Well, if the peakde pointe pHpH that cellscellules have is around sevenSept,
145
494000
4000
Eh bien, si le pH maximum des cellules est d'environ 7,
08:43
those hydrogenhydrogène bondsobligations couldn'tne pouvait pas existexister.
146
498000
3000
ces liaisons hydrogène ne pouvaient pas exister.
08:46
We rushedprécipité over to the chemistrychimie departmentdépartement and said,
147
501000
2000
Nous avons couru au département de chimie et dit :
08:48
"Could PaulingPauling be right?" And AlexAlex HustHust said, "No." So we were happycontent.
148
503000
6000
"Pauling pourrait-il avoir raison ?" Alex Hust a dit "Non". Nous étions donc heureux.
08:54
(LaughterRires)
149
509000
2000
(Rires)
08:56
And, you know, we were still in the gameJeu, but we were frightenedeffrayé
150
511000
3000
Nous étions donc encore dans la course mais nous avions peur
08:59
that somebodyquelqu'un at CaltechCaltech would tell LinusLinus that he was wrongfaux.
151
514000
4000
que quelqu'un à Caltech dirait à Linus qu'il faisait erreur.
09:03
And so BraggBragg said, "BuildConstruire modelsdes modèles."
152
518000
2000
Bragg a donc dit : "Construisez des modèles."
09:05
And a monthmois after we got the PaulingPauling manuscriptmanuscrit --
153
520000
4000
Un mois après avoir reçu le manuscrit de Pauling -
09:09
I should say I tooka pris the manuscriptmanuscrit to LondonLondres, and showedmontré the people.
154
524000
5000
je dois dire que j'ai apporté le manuscrit à Londres et l'ai montré aux gens -
09:14
Well, I said, LinusLinus was wrongfaux and that we're still in the gameJeu
155
529000
3000
je leur dit que Linus se trompait, que nous étions encore dans la course
09:17
and that they should immediatelyimmédiatement startdébut buildingbâtiment modelsdes modèles.
156
532000
2000
et qu'ils devraient commencer immédiatement à construire des modèles.
09:19
But WilkinsWilkins said "no." RosalindRosalind FranklinFranklin was leavingen quittant in about two monthsmois,
157
534000
5000
Wilkins a dit non, Rosalind Franklin partirait dans deux mois,
09:24
and after she left he would startdébut buildingbâtiment modelsdes modèles.
158
539000
3000
après son départ, il commencerait la construction de modèles.
09:27
And so I camevenu back with that newsnouvelles to CambridgeCambridge,
159
542000
4000
Je suis donc revenu à Cambridge avec ces nouvelles
09:31
and BraggBragg said, "BuildConstruire modelsdes modèles."
160
546000
1000
et Bragg a dit "Construisez des modèles."
09:32
Well, of coursecours, I wanted to buildconstruire modelsdes modèles.
161
547000
1000
Bien sûr que je voulais construire des modèles.
09:33
And there's a picturephoto of RosalindRosalind. She really, you know,
162
548000
6000
Voici une photo de Rosalind. Elle était,
09:39
in one sensesens she was a chemistchimiste,
163
554000
2000
dans un sens, chimiste
09:41
but really she would have been trainedqualifié --
164
556000
2000
mais en réalité
09:43
she didn't know any organicbiologique chemistrychimie or quantumquantum chemistrychimie.
165
558000
3000
elle ne connaissait pas la chimie organique ou la chimie quantique.
09:46
She was a crystallographercristallographe.
166
561000
1000
Elle était une cristallographe.
09:47
And I think partpartie of the reasonraison she didn't want to buildconstruire modelsdes modèles
167
562000
5000
Et je crois qu'en partie elle ne voulait pas construire de modèles
09:52
was, she wasn'tn'était pas a chemistchimiste, whereastandis que PaulingPauling was a chemistchimiste.
168
567000
3000
parce qu'elle n'était pas chimiste, tandis que Pauling était un chimiste.
09:55
And so CrickCrick and I, you know, startedcommencé buildingbâtiment modelsdes modèles,
169
570000
5000
Donc Crick et moi avons commencé à construire des modèles
10:00
and I'd learnedappris a little chemistrychimie, but not enoughassez.
170
575000
3000
et j'avais appris un peu de chimie, mais pas assez.
10:03
Well, we got the answerrépondre on the 28thth FebruaryFévrier '53.
171
578000
4000
Nous avons trouvé la réponse le 28 février 1953.
10:07
And it was because of a ruleRègle, whichlequel, to me, is a very good ruleRègle:
172
582000
4000
C'était grâce à une règle qui d'après moi est une très bonne règle :
10:11
Never be the brightestle plus brillant personla personne in a roomchambre, and we weren'tn'étaient pas.
173
586000
6000
ne soyez jamais la plus brillante personne dans une pièce. Nous ne l'étions pas.
10:17
We weren'tn'étaient pas the bestmeilleur chemistschimistes in the roomchambre.
174
592000
2000
Nous n'étions pas les meilleurs chimistes dans la pièce.
10:19
I wentest allé in and showedmontré them a pairingl'appariement I'd doneterminé,
175
594000
2000
Je suis entré leur montrer un couplage que j'avais fait
10:21
and JerryJerry DonohueDonohue -- he was a chemistchimiste -- he said, it's wrongfaux.
176
596000
4000
et Jerry Donohue - il était chimiste - a dit : "C'est faux.
10:25
You've got -- the hydrogenhydrogène atomsatomes are in the wrongfaux placeendroit.
177
600000
3000
Les atomes d'hydrogène sont au mauvais endroit."
10:28
I just put them down like they were in the bookslivres.
178
603000
3000
Je les avais placés comme dans les livres.
10:31
He said they were wrongfaux.
179
606000
1000
Il dit qu'ils étaient faux.
10:32
So the nextprochain day, you know, after I thought, "Well, he mightpourrait be right."
180
607000
4000
Alors le lendemain, j'ai pensé : "Eh bien, il a peut être raison."
10:36
So I changedmodifié the locationsEmplacements, and then we founda trouvé the basebase pairingl'appariement,
181
611000
4000
J'ai changé les emplacements et nous avons ainsi trouvé le couplage des bases.
10:40
and FrancisFrancis immediatelyimmédiatement said the chainsChaînes runcourir in absoluteabsolu directionsdirections.
182
615000
3000
Francis a aussitôt dit que les chaînes couraient dans des directions absolues.
10:43
And we knewa connu we were right.
183
618000
2000
Nous savions que nous avions raison.
10:45
So it was a prettyjoli, you know, it all happenedarrivé in about two hoursheures.
184
620000
7000
C'était beau, vous savez, tout s'est passé en 2 heures.
10:52
From nothing to thing.
185
627000
4000
De rien à quelque chose.
10:56
And we knewa connu it was biggros because, you know, if you just put A nextprochain to T
186
631000
5000
Nous savions que c'était important parce que, si vous couplez A avec T
11:01
and G nextprochain to C, you have a copyingcopier mechanismmécanisme.
187
636000
3000
et G avec C, vous avez un mécanisme de recopie.
11:04
So we saw how geneticgénétique informationinformation is carriedporté.
188
639000
4000
Nous pouvions donc voir comment l'information génétique était portée.
11:08
It's the ordercommande of the fourquatre basesbases.
189
643000
1000
C'est l'ordre des 4 bases.
11:09
So in a sensesens, it is a sortTrier of digital-typetype numérique informationinformation.
190
644000
4000
Dans un sens, c'est une sorte d'information numérique.
11:13
And you copycopie it by going from strand-separatingbrin-séparant.
191
648000
5000
Vous le copiez en procédant à la séparation des brins.
11:18
So, you know, if it didn't work this way, you mightpourrait as well believe it,
192
653000
8000
Même si ça ne marchait pas de cette façon, vous y auriez cru parce qu'il n'y avait
11:26
because you didn't have any other schemeschème.
193
661000
1000
aucun autre procédé.
11:27
(LaughterRires)
194
662000
3000
(Rires)
11:30
But that's not the way mostles plus scientistsscientifiques think.
195
665000
3000
Ce n'est pas ainsi que la majorité des scientifiques pensent.
11:33
MostPlupart scientistsscientifiques are really ratherplutôt dullterne.
196
668000
3000
La plupart des scientifiques sont vraiment plutôt ennuyeux.
11:36
They said, we won'thabitude think about it untiljusqu'à we know it's right.
197
671000
2000
Ils ont dit : "Nous n'y réfléchirons que quand nous saurons que c'est vrai."
11:38
But, you know, we thought, well, it's at leastmoins 95 percentpour cent right or 99 percentpour cent right.
198
673000
6000
Nous pensions que c'était au moins vrai à 95% ou 99%.
11:44
So think about it. The nextprochain fivecinq yearsannées,
199
679000
4000
Pensez-y. Les 5 années suivantes,
11:48
there were essentiallyessentiellement something like fivecinq referencesles références
200
683000
2000
il n'y a eu qu'environ 5 références
11:50
to our work in "NatureNature" -- noneaucun.
201
685000
2000
à notre travail dans Nature - rien.
11:53
And so we were left by ourselvesnous-mêmes,
202
688000
2000
Nous étions donc laissés à nous-mêmes,
11:55
and tryingen essayant to do the last partpartie of the triotrio: how do you --
203
690000
5000
essayant de compléter la dernière partie de ce trio :
12:00
what does this geneticgénétique informationinformation do?
204
695000
4000
qu'est-ce que cette information génétique fait ?
12:04
It was prettyjoli obviousévident that it providedà condition de the informationinformation
205
699000
4000
C'était assez évident qu'elle fournissait l'information
12:08
to an RNAARN moleculemolécule, and then how do you go from RNAARN to proteinprotéine?
206
703000
3000
à une molécule d'ARN mais ensuite comment passer de l'ARN à la protéine ?
12:11
For about threeTrois yearsannées we just -- I trieda essayé to solverésoudre the structurestructure of RNAARN.
207
706000
5000
Durant environ 3 ans, j'ai essayé de résoudre la structure de l'ARN.
12:16
It didn't yieldrendement. It didn't give good x-rayradiographie photographsphotographies.
208
711000
3000
Sans rendement. Ça ne donnait pas de bons clichés aux rayons X.
12:19
I was decidedlyrésolument unhappymalheureux; a girlfille didn't marrymarier me.
209
714000
3000
J'étais assez malheureux ; une fille m'avait refusé en mariage.
12:22
It was really, you know, sortTrier of a shittymerdique time.
210
717000
3000
C'était vraiment, vous savez, une période merdique.
12:25
(LaughterRires)
211
720000
3000
(Rires)
12:28
So there's a picturephoto of FrancisFrancis and I before I metrencontré the girlfille,
212
723000
4000
Voici donc une photo de Francis et moi avant que je rencontre la fille,
12:32
so I'm still looking happycontent.
213
727000
1000
c'est pourquoi j'ai encore l'air heureux.
12:33
(LaughterRires)
214
728000
3000
(Rires)
12:36
But there is what we did when we didn't know
215
731000
3000
Ici on voit ce qu'on a fait quand on ne savait pas
12:39
where to go forwardvers l'avant: we formedformé a clubclub and calledappelé it the RNAARN TieCravate ClubClub.
216
734000
6000
par où avancer : on a créé un club nommé le Club des Cravates ARN.
12:45
GeorgeGeorge GamowGamow, alsoaussi a great physicistphysicien, he designedconçu the tieattacher.
217
740000
4000
George Gamow, aussi un grand physicien, il a conçu la cravate.
12:49
He was one of the membersmembres. The questionquestion was:
218
744000
3000
Il était un des membres. La question était :
12:52
How do you go from a four-letterquatre lettres codecode
219
747000
2000
comment passer d'un code à 4 lettres
12:54
to the 20-letter-lettre codecode of proteinsprotéines?
220
749000
2000
au code à 20 lettres des protéines ?
12:56
FeynmanFeynman was a membermembre, and TellerTeller, and friendscopains of GamowGamow.
221
751000
5000
Feynman était un membre, et Teller, et des amis de Gamow.
13:01
But that's the only -- no, we were only photographedphotographié twicedeux fois.
222
756000
6000
C'est la seule, non, nous avons été photographiés 2 fois.
13:07
And on bothtous les deux occasionsoccasions, you know, one of us was missingmanquant the tieattacher.
223
762000
3000
Les 2 fois, l'un de nous n'avait pas sa cravate.
13:10
There's FrancisFrancis up on the upperplus haut right,
224
765000
3000
Là c'est Francis en haut à droite,
13:13
and AlexAlex RichRich -- the M.D.-turned-crystallographercristallographe -- is nextprochain to me.
225
768000
5000
et Alex Rich - le médecin-viré-cristallographe - est à mes côtés.
13:18
This was takenpris in CambridgeCambridge in SeptemberSeptembre of 1955.
226
773000
4000
Cette photo a été prise à Cambridge en septembre 1955.
13:22
And I'm smilingsouriant, sortTrier of forcedforcé, I think,
227
777000
6000
Mon sourire est un peu forcé, je crois,
13:28
because the girlfille I had, boygarçon, she was gonedisparu.
228
783000
3000
parce que cette fille que j'avais, elle m'avait quitté pour de bon.
13:31
(LaughterRires)
229
786000
4000
(Rires)
13:35
And so I didn't really get happycontent untiljusqu'à 1960,
230
790000
5000
Je n'ai pas vraiment été heureux avant 1960
13:40
because then we founda trouvé out, basicallyen gros, you know,
231
795000
4000
parce que c'est alors que nous avons trouvé
13:44
that there are threeTrois formsformes of RNAARN.
232
799000
2000
qu'il existait trois formes d'ARN.
13:46
And we knewa connu, basicallyen gros, DNAADN providesfournit the informationinformation for RNAARN.
233
801000
3000
Nous savions, fondamentalement, que l'ADN fournit l'information à l'ARN.
13:49
RNAARN providesfournit the informationinformation for proteinprotéine.
234
804000
2000
L'ARN fournit l'information aux protéines.
13:51
And that let MarshallMarshall NirenbergNirenberg, you know, take RNAARN -- syntheticsynthétique RNAARN --
235
806000
5000
Ce qui a permis à Marshall Nirenberg de prendre de l'ARN synthétique
13:56
put it in a systemsystème makingfabrication proteinprotéine. He madefabriqué polyphenylalaninepolyphénylalanine,
236
811000
6000
et de le placer dans un système fabriquant une protéine. Il a fait de la polyphénylalanine,
14:02
polyphenylalaninepolyphénylalanine. So that's the first crackingcraquer of the geneticgénétique codecode,
237
817000
8000
Ce fut le premier déchiffrage du code génétique
14:10
and it was all over by 1966.
238
825000
2000
et c'était tout terminé avant 1966.
14:12
So there, that's what ChrisChris wanted me to do, it was --
239
827000
3000
Voilà, c'est ce que Chris voulait que je vous raconte.
14:15
so what happenedarrivé sincedepuis then?
240
830000
4000
Que s'est-il passé depuis ?
14:19
Well, at that time -- I should go back.
241
834000
3000
Eh bien, il faudrait que je reprenne à partir de cette période.
14:22
When we founda trouvé the structurestructure of DNAADN, I gavea donné my first talk
242
837000
5000
Après avoir trouvé la structure de l'ADN, j'ai présenté ma première conférence
14:27
at ColdFroide SpringPrintemps HarborHarbor. The physicistphysicien, LeoLeo SzilardSzilard,
243
842000
3000
au Cold Spring Harbor. Le physicien Leo Szilard
14:30
he lookedregardé at me and said, "Are you going to patentbrevet this?"
244
845000
3000
m'a regardé et m'a dit "Allez vous breveter ça ?"
14:33
And -- but he knewa connu patentbrevet lawloi, and that we couldn'tne pouvait pas patentbrevet it,
245
848000
5000
Il connaissait la loi des brevets et savait que nous ne pouvions pas le breveter
14:38
because you couldn'tne pouvait pas. No use for it.
246
853000
2000
parce que vous ne pouviez pas. Aucun usage à cela.
14:40
(LaughterRires)
247
855000
2000
(Rires)
14:42
And so DNAADN didn't becomedevenir a usefulutile moleculemolécule,
248
857000
4000
Ainsi l'ADN n'est pas devenue une molécule utile
14:46
and the lawyersavocats didn't enterentrer into the equationéquation untiljusqu'à 1973,
249
861000
5000
et les avocats ne sont pas entrés dans l'équation avant 1973.
14:51
20 yearsannées laterplus tard, when BoyerBoyer and CohenCohen in SanSan FranciscoFrancisco
250
866000
5000
20 ans plus tard, lorsque Boyer et Cohen à San Francisco
14:56
and StanfordStanford camevenu up with theirleur methodméthode of recombinantrecombinant DNAADN,
251
871000
2000
et Stanford sont arrivés avec leur méthode pour l'ADN recombinant :
14:58
and StanfordStanford patentedbreveté it and madefabriqué a lot of moneyargent.
252
873000
3000
Stanford l'a brevetée et a fait beaucoup d'argent.
15:01
At leastmoins they patentedbreveté something
253
876000
1000
Au moins ont-ils breveté quelque chose
15:02
whichlequel, you know, could do usefulutile things.
254
877000
3000
qui pouvait faire des choses utiles.
15:05
And then, they learnedappris how to readlis the lettersdes lettres for the codecode.
255
880000
3000
Ils ont ensuite appris à lire les lettres du code.
15:08
And, boomboom, we'venous avons, you know, had a biotechbiotechnologies industryindustrie. And,
256
883000
5000
Et, boum, nous avons eu, l'industrie des biotech.
15:13
but we were still a long waysfaçons from, you know,
257
888000
7000
On était toujours loin de pouvoir
15:20
answeringrépondant a questionquestion whichlequel sortTrier of dominateddominé my childhoodenfance,
258
895000
2000
répondre à la question qui avait dominé mon enfance,
15:22
whichlequel is: How do you nature-nurturenature-culture?
259
897000
5000
qui était : comment faire de l'inné-acquis ?
15:27
And so I'll go on. I'm alreadydéjà out of time,
260
902000
4000
Je continue. J'ai déjà dépassé mon temps de parole...
15:31
but this is MichaelMichael WiglerWigler, a very, very cleverintelligent mathematicianmathématicien
261
906000
3000
Voici Michael Wigler, un mathématicien très très ingénieux
15:34
turnedtourné physicistphysicien. And he developeddéveloppé a techniquetechnique
262
909000
3000
devenu physicien. Il a développé une technique
15:37
whichlequel essentiallyessentiellement will let us look at sampleéchantillon DNAADN
263
912000
4000
nous permettant essentiellement de regarder un échantillon d'ADN
15:41
and, eventuallyfinalement, a millionmillion spotsspots alongle long de it.
264
916000
2000
et, finalement, à un million d'emplacements tout le long.
15:43
There's a chippuce there, a conventionalconventionnel one. Then there's one
265
918000
3000
Il y a une puce là, une puce conventionnelle. Ensuite, il y en a une
15:46
madefabriqué by a photolithographyphotolithographie by a companycompagnie in MadisonMadison
266
921000
3000
faite par photolithographie par une société de Madison
15:49
calledappelé NimbleGenNimbleGen, whichlequel is way aheaddevant of AffymetrixAFFYMETRIX.
267
924000
5000
appelée NimbleGen, très en avance sur Affymetrix.
15:54
And we use theirleur techniquetechnique.
268
929000
2000
Nous utilisons leur technique.
15:56
And what you can do is sortTrier of comparecomparer DNAADN of normalnormal segssegs versuscontre cancercancer.
269
931000
5000
Vous pouvez comparer l'ADN de segments normaux et cancéreux.
16:01
And you can see on the topHaut
270
936000
4000
Vous pouvez voir en haut
16:05
that cancerscancers whichlequel are badmal showmontrer insertionsinsertions or deletionssuppressions.
271
940000
5000
que les cancers ont des insertions ou des manques.
16:10
So the DNAADN is really badlymal muckedmucked up,
272
945000
3000
Cet ADN est vraiment mal foutu,
16:13
whereastandis que if you have a chancechance of survivingsurvivant,
273
948000
2000
tandis que si vous avez une chance de survivre,
16:15
the DNAADN isn't so muckedmucked up.
274
950000
2000
l'ADN n'est pas aussi de travers.
16:17
So we think that this will eventuallyfinalement leadconduire to what we call
275
952000
3000
Nous croyons que ceci nous mènera finalement à ce qu'on nomme
16:20
"DNAADN biopsiesbiopsies." Before you get treatedtraité for cancercancer,
276
955000
4000
des "biopsies d'ADN". Avant tout traitement anti-cancer,
16:24
you should really look at this techniquetechnique,
277
959000
2000
vous devriez vraiment considérer cette technique,
16:26
and get a feelingsentiment of the facevisage of the enemyennemi.
278
961000
3000
pour avoir une idée de la tête de l'ennemi.
16:29
It's not a -- it's only a partialpartiel look, but it's a --
279
964000
3000
Il s'agit d'un coup d'oeil partiel
16:32
I think it's going to be very, very usefulutile.
280
967000
3000
mais je crois que ce sera très, très utile.
16:35
So, we startedcommencé with breastSein cancercancer
281
970000
2000
Nous avons donc commencé avec le cancer du sein
16:37
because there's lots of moneyargent for it, no governmentgouvernement moneyargent.
282
972000
3000
parce qu'il y de l'argent pour ça, pas de l'argent du gouvernement.
16:40
And now I have a sortTrier of vestedacquis interestintérêt:
283
975000
4000
Maintenant j'ai une sorte d'intérêt :
16:44
I want to do it for prostateprostate cancercancer. So, you know,
284
979000
2000
je veux le faire pour le cancer de la prostate.
16:46
you aren'tne sont pas treatedtraité if it's not dangerousdangereux.
285
981000
3000
Vous savez que vous n'êtes pas traités s'il n'est pas dangereux.
16:49
But WiglerWigler, besidesoutre looking at cancercancer cellscellules, lookedregardé at normalnormal cellscellules,
286
984000
6000
Wigler, après les cellules cancéreuses, a aussi observé les cellules normales
16:55
and madefabriqué a really sortTrier of surprisingsurprenant observationobservation.
287
990000
3000
et il a fait une observation plutôt surprenante.
16:58
WhichQui is, all of us have about 10 placesdes endroits in our genomegénome
288
993000
4000
C'est que, nous avons tous environ 10 endroits dans notre génome
17:02
where we'venous avons lostperdu a genegène or gainedgagné anotherun autre one.
289
997000
2000
où nous avons perdu un gène ou en avons un autre ajouté.
17:05
So we're sortTrier of all imperfectimparfait. And the questionquestion is well,
290
1000000
6000
Nous sommes donc tous imparfaits. La question est donc,
17:11
if we're around here, you know,
291
1006000
2000
si nous sommes encore ici,
17:13
these little lossespertes or gainsgains mightpourrait not be too badmal.
292
1008000
3000
ces petites pertes ou ajouts ne sont peut-être pas trop mauvais.
17:16
But if these deletionssuppressions or amplificationsamplifications occurredeu lieu in the wrongfaux genegène,
293
1011000
5000
Si ces pertes ou ajouts se produisent dans le mauvais gène,
17:21
maybe we'llbien feel sickmalade.
294
1016000
1000
nous serons peut-être malades.
17:22
So the first diseasemaladie he lookedregardé at is autismautisme.
295
1017000
4000
La première maladie que nous avons étudiée a été l'autisme.
17:26
And the reasonraison we lookedregardé at autismautisme is we had the moneyargent to do it.
296
1021000
5000
Ce choix de l'autisme venait de ce que nous avions l'argent pour le faire.
17:31
Looking at an individualindividuel is about 3,000 dollarsdollars. And the parentparent of a childenfant
297
1026000
5000
S'occuper un individu coûte 3 000 dollars. Les parents d'un enfant
17:36
with Asperger'sSyndrome d’Asperger diseasemaladie, the high-intelligencehaute intelligence autismautisme,
298
1031000
2000
ayant le syndrome d'Asperger, l'autisme de haute intelligence,
17:38
had sentenvoyé his thing to a conventionalconventionnel companycompagnie; they didn't do it.
299
1033000
5000
avaient envoyé ceci à une compagnie conventionnelle ; ils ne l'ont pas fait.
17:43
Couldn'tNe pouvait pas do it by conventionalconventionnel geneticsla génétique, but just scanningbalayage it
300
1038000
3000
Ils ne pouvaient pas avec la génétique conventionnelle mais en l'examinant
17:46
we begana commencé to find genesgènes for autismautisme.
301
1041000
3000
nous avons commencé à trouver les gènes de l'autisme.
17:49
And you can see here, there are a lot of them.
302
1044000
4000
Vous pouvez voir ici, il y en a plusieurs.
17:53
So a lot of autisticautistique kidsdes gamins are autisticautistique
303
1048000
4000
Ainsi, plusieurs enfants autistes sont autistes
17:57
because they just lostperdu a biggros piecepièce of DNAADN.
304
1052000
2000
parce qu'ils ont simplement perdu un gros morceau d'ADN.
17:59
I mean, biggros piecepièce at the molecularmoléculaire levelniveau.
305
1054000
2000
Je veux dire : un gros morceau au niveau moléculaire.
18:01
We saw one autisticautistique kidenfant,
306
1056000
2000
Nous avons vu chez un enfant autiste
18:03
about fivecinq millionmillion basesbases just missingmanquant from one of his chromosomeschromosomes.
307
1058000
3000
environ 5 millions de bases manquantes à l'un de ses chromosomes.
18:06
We haven'tn'a pas yetencore lookedregardé at the parentsParents, but the parentsParents probablyProbablement
308
1061000
3000
Nous n'avons pas encore observé les parents mais les parents n'ont probablement
18:09
don't have that lossperte, or they wouldn'tne serait pas be parentsParents.
309
1064000
3000
pas cette perte car ils ne seraient pas parents.
18:12
Now, so, our autismautisme studyétude is just beginningdébut. We got threeTrois millionmillion dollarsdollars.
310
1067000
7000
Ainsi, notre étude de l'autisme ne fait que commencer. Nous avons 3 millions de dollars.
18:19
I think it will costCoût at leastmoins 10 to 20 before you'dtu aurais be in a positionposition
311
1074000
4000
Je pense qu'il en faudra au moins 10 ou 20 avant de pouvoir
18:23
to help parentsParents who'vequi a had an autisticautistique childenfant,
312
1078000
3000
aider les parents qui ont un enfant autiste
18:26
or think they maymai have an autisticautistique childenfant,
313
1081000
2000
ou qui croient qu'ils pourraient avoir un enfant autiste.
18:28
and can we spotplace the differencedifférence?
314
1083000
2000
à repérer la différence.
18:30
So this sameMême techniquetechnique should probablyProbablement look at all.
315
1085000
3000
Cette même technique devrait probablement observer tout.
18:33
It's a wonderfulformidable way to find genesgènes.
316
1088000
4000
C'est une merveilleuse façon de trouver des gènes.
18:37
And so, I'll concludeconclure by sayingen disant
317
1092000
2000
Je vais conclure en disant que
18:39
we'venous avons lookedregardé at 20 people with schizophreniaschizophrénie.
318
1094000
2000
nous avons observé 20 personnes souffrant de schizophrénie.
18:41
And we thought we'dmer probablyProbablement have to look at severalnombreuses hundredcent
319
1096000
4000
Nous pensons qu'il faudrait en observer plusieurs centaines
18:45
before we got the picturephoto. But as you can see,
320
1100000
2000
avant de voir le tableau d'ensemble mais, comme vous pouvez voir,
18:47
there's sevenSept out of 20 had a changechangement whichlequel was very highhaute.
321
1102000
4000
il y en a 7 sur 20 avec des changements prononcés.
18:51
And yetencore, in the controlscontrôles there were threeTrois.
322
1106000
3000
Pourtant, dans les contrôles, il n'y en avait que 3.
18:54
So what's the meaningsens of the controlscontrôles?
323
1109000
2000
Que signifient donc ces contrôles ?
18:56
Were they crazyfou alsoaussi, and we didn't know it?
324
1111000
2000
Étaient-ils aussi fous et nous ne le savions pas?
18:58
Or, you know, were they normalnormal? I would guessdeviner they're normalnormal.
325
1113000
4000
Ou bien, étaient-ils normaux ? Je dirais qu'ils sont normaux.
19:02
And what we think in schizophreniaschizophrénie is there are genesgènes of predisposureprédisposition,
326
1117000
7000
Nous croyons donc qu'en schizophrénie, il y a des gènes qui prédisposent
19:09
and whetherqu'il s'agisse this is one that predisposesprédispose --
327
1124000
6000
et, si celui-ci en est un qui prédispose,
19:15
and then there's only a sub-segmentsous-segment of the populationpopulation
328
1130000
4000
il n'y a alors seulement qu'un sous-segment de la population
19:19
that's capablecapable of beingétant schizophrenicschizophrène.
329
1134000
2000
qui serait capable de devenir schizophrène.
19:21
Now, we don't have really any evidencepreuve of it,
330
1136000
4000
Maintenant, nous n'avons pas encore les preuves
19:25
but I think, to give you a hypothesishypothèse, the bestmeilleur guessdeviner
331
1140000
5000
mais je crois, pour vous donner une hypothèse bien fondée,
19:30
is that if you're left-handedgaucher, you're proneenclin to schizophreniaschizophrénie.
332
1145000
6000
que si vous êtes gaucher, vous êtes caution à la schizophrénie.
19:36
30 percentpour cent of schizophrenicschizophrène people are left-handedgaucher,
333
1151000
3000
30% des gens schizophrènes sont gauchers
19:39
and schizophreniaschizophrénie has a very funnydrôle geneticsla génétique,
334
1154000
3000
et la schizophrénie a une drôle de génétique.
19:42
whichlequel meansveux dire 60 percentpour cent of the people are geneticallygénétiquement left-handedgaucher,
335
1157000
4000
C'est que 60% des gens sont génétiquement gauchers
19:46
but only halfmoitié of it showedmontré. I don't have the time to say.
336
1161000
3000
mais ce n'est apparent que pour la moitié. Je n'ai pas le temps d'élaborer.
19:49
Now, some people who think they're right-handeddroitier
337
1164000
3000
Parmi les gens qui pensent être droitiers,
19:52
are geneticallygénétiquement left-handedgaucher. OK. I'm just sayingen disant that, if you think,
338
1167000
6000
il y a des génétiquement gauchers. Je le mentionne car si vous pensez :
19:58
oh, I don't carryporter a left-handedgaucher genegène so thereforedonc my, you know,
339
1173000
4000
"Oh, je n'ai pas le gène gaucher de sorte que mes
20:02
childrenles enfants won'thabitude be at riskrisque of schizophreniaschizophrénie. You mightpourrait. OK?
340
1177000
3000
enfants ne seront pas à risque pour la schizophrénie. Vous pourriez. OK ?"
20:05
(LaughterRires)
341
1180000
3000
(Rires)
20:08
So it's, to me, an extraordinarilyextraordinairement excitingpassionnant time.
342
1183000
3000
C'est donc, pour moi, une période extraordinaire et excitante.
20:11
We oughtdevrait to be ablecapable to find the genegène for bipolarbipolaire;
343
1186000
2000
Nous devrions pouvoir trouver le gène de la bipolarité ;
20:13
there's a relationshiprelation.
344
1188000
1000
il y a un rapport.
20:14
And if I had enoughassez moneyargent, we'dmer find them all this yearan.
345
1189000
4000
Si j'avais assez d'argent, nous pourrions tous les trouver dès cette année.
20:18
I thank you.
346
1193000
1000
Je vous remercie.
Translated by Louis-Philippe Thouin
Reviewed by Jerome Faul

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ABOUT THE SPEAKER
James Watson - Biologist, Nobel laureate
Nobel laureate James Watson took part in one of the most important scientific breakthroughs of the 20th century: the discovery of the structure of DNA. More than 50 years later, he continues to investigate biology's deepest secrets.

Why you should listen

James Watson has led a long, remarkable life, starting at age 12, when he was one of radio's high-IQ Quiz Kids. By age 15, he had enrolled in the University of Chicago, and by 25, working with Francis Crick (and drawing, controversially, on the research of Maurice Wilkins and Rosalind Franklin), he had made the discovery that would eventually win the three men the Nobel Prize.

Watson and Crick's 1953 discovery of DNA's double-helix structure paved the way for the astounding breakthroughs in genetics and medicine that marked the second half of the 20th century. And Watson's classic 1968 memoir of the discovery, The Double Helix, changed the way the public perceives scientists, thanks to its candid account of the personality conflicts on the project.

From 1988 to 1994, he ran the Human Genome Project. His current passion is the quest to identify genetic bases for major illnesses; in 2007 he put his fully sequenced genome online, the second person to do so, in an effort to encourage personalized medicine and early detection and prevention of diseases. 

More profile about the speaker
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