ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.

Why you should listen

Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.

First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.

In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.

In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.

More profile about the speaker
Craig Venter | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2005

Craig Venter: Sampling the ocean's DNA

Craig Venter - DNA e mare

Filmed:
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Il pioniere della genomica, Craig Venter, si prende una pausa dalla sua epica spedizione intorno al mondo per parlare dei milioni di geni che il suo team ha scoperto finora durante la missione per mappare la biodiversità dell'oceano.
- Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio

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00:25
At the breakrompere, I was askedchiesto by severalparecchi people
0
0
2000
Durante l'intervallo alcune persone mi hanno chiesto
00:27
about my commentsCommenti about the aginginvecchiamento debatediscussione.
1
2000
3000
dei commenti riguardo al dibattito sull'invecchiamento.
00:30
And this will be my only commentcommento on it.
2
5000
2000
E questo è il mio solo commento
00:32
And that is, I understandcapire
3
7000
2000
Cioé, ho capito
00:34
that optimistsottimisti greatlymolto outlivesopravvivere a pessimistspessimisti.
4
9000
2000
che gli ottimisti sopravvivono di gran lunga ai pessimisti.
00:36
(LaughterRisate)
5
11000
4000
(Risate)
00:41
What I'm going to tell you about in my 18 minutesminuti is
6
16000
3000
Quello che vi racconterò nei miei 18 minuti è
00:44
how we're about to switchinterruttore from readinglettura the geneticgenetico codecodice
7
19000
4000
di come stiamo per passare dalla lettura del codice genetico,
00:48
to the first stagesstadi of beginninginizio
8
23000
2000
alle fasi inziali
00:50
to writeScrivi the codecodice ourselvesnoi stessi.
9
25000
2000
del codice scritto da noi.
00:53
It's only 10 yearsanni agofa this monthmese
10
28000
2000
Questo mese sono appena dieci anni
00:55
when we publishedpubblicato the first sequencesequenza
11
30000
2000
da quando noi pubblicammo la prima sequenza
00:57
of a free-livingvivere liberi organismorganismo,
12
32000
2000
di un organismo vivente,
00:59
that of haemophilushaemophilus influenzaeinfluenzae.
13
34000
2000
ossia, dell'haemophilus influenzae.
01:01
That tookha preso a genomegenoma projectprogetto
14
36000
2000
Il sequenziamento di un genoma fu ridotto
01:03
from 13 yearsanni down to fourquattro monthsmesi.
15
38000
3000
da 13 anni a 4 mesi.
01:07
We can now do that samestesso genomegenoma projectprogetto
16
42000
2000
Ora lo stesso progetto genoma richiede
01:09
in the orderordine of
17
44000
2000
un ordine di tempo
01:11
two to eightotto hoursore.
18
46000
2000
di due-otto ore.
01:13
So in the last decadedecennio, a largegrande numbernumero of genomesgenomi have been addedaggiunto:
19
48000
3000
Nell'ultimo decennio, si sono aggiunti un numero enorme di genomi:
01:16
mostmaggior parte humanumano pathogensagenti patogeni,
20
51000
3000
la maggior parte dei patogeni umani,
01:19
a couplecoppia of plantspiante,
21
54000
2000
un paio di piante,
01:21
severalparecchi insectsinsetti and severalparecchi mammalsmammiferi,
22
56000
3000
alcuni insetti e alcuni mammiferi,
01:24
includingCompreso the humanumano genomegenoma.
23
59000
3000
incluso il genoma umano.
01:27
GenomicsGenomica at this stagepalcoscenico of the thinkingpensiero
24
62000
3000
A pensare con la genomica a quello stadio
01:30
from a little over 10 yearsanni agofa
25
65000
2000
poco piu' di 10 anni fa
01:32
was, by the endfine of this yearanno, we mightpotrebbe have
26
67000
2000
avremmo avuto entro la fine dell'anno
01:34
betweenfra threetre and fivecinque genomesgenomi sequencedsequenziato;
27
69000
3000
tra tre e cinque genomi sequenziati;
01:37
it's on the orderordine of severalparecchi hundredcentinaio.
28
72000
3000
oggi siamo nell'ordine delle centinaia.
01:40
We just got a grantconcedere from the GordonGordon and BettyBetty MooreMoore FoundationFondazione
29
75000
3000
Abbiamo appena avuto un finanziamento della Fondazione Gordon and Betty Moore
01:43
to sequencesequenza 130 genomesgenomi this yearanno,
30
78000
3000
per sequenziare 130 genomi questo anno,
01:46
as a sidelato projectprogetto from environmentalambientale organismsorganismi.
31
81000
4000
come progetto a parte dagli organismi naturali.
01:50
So the rateVota of readinglettura the geneticgenetico codecodice has changedcambiato.
32
85000
3000
Quindi il tasso di lettura del codice genetico è cambiato.
01:54
But as we look, what's out there,
33
89000
2000
Ma quando guardiamo cosa c'è là fuori,
01:56
we'venoi abbiamo barelyappena scratchedgraffiato the surfacesuperficie
34
91000
2000
abbiamo appena graffiato la superficie
01:58
on what is availablea disposizione on this planetpianeta.
35
93000
4000
di quello che è presente sul pianeta.
02:02
MostMaggior parte people don't realizerendersi conto it, because they're invisibleinvisibile,
36
97000
3000
La maggior parte della gente non lo immagina, perche' è invisibile,
02:05
but microbesmicrobi make up about a halfmetà of the Earth'sDella terra biomassbiomassa,
37
100000
4000
ma i microorganismi sono la metà della biomassa terrestre.
02:09
whereasmentre all animalsanimali only make up about
38
104000
3000
mentre tutti gli animali sono all'incirca
02:12
one one-thousandthun millesimo of all the biomassbiomassa.
39
107000
2000
un millesimo di tutta la biomassa.
02:14
And maybe it's something that people in OxfordOxford don't do very oftenspesso,
40
109000
3000
Magari ad Oxford questo non fanno molto spesso
02:17
but if you ever make it to the seamare,
41
112000
2000
ma se mai arrivate al mare,
02:19
and you swallowingoiare a mouthfulboccone of seawateracqua di mare,
42
114000
3000
e ingoiate una boccata di acqua marina,
02:22
keep in mindmente that eachogni millilitermillilitro
43
117000
2000
tenete presente che ogni millilitro
02:24
has about a millionmilione bacteriabatteri
44
119000
2000
contiene circa un milione di batteri
02:26
and on the orderordine of 10 millionmilione virusesvirus.
45
121000
3000
e qualcosa come 10 milioni di virus.
02:29
LessMeno than 5,000 microbialmicrobica speciesspecie
46
124000
3000
Meno di 5000 specie di microbi
02:32
have been characterizedcaratterizzato as of two yearsanni agofa,
47
127000
2000
sono state caratterizate solo due anni fa,
02:34
and so we decideddeciso to do something about it.
48
129000
2000
così abbiamo deciso di fare qualcosa per rimediare.
02:36
And we startediniziato the SorcererStregone IIII ExpeditionSpedizione,
49
131000
3000
E abbiamo intrapreso la Spedizione Sorcerer II
02:39
where we were, as with great oceanographicoceanografica expeditionsspedizioni,
50
134000
3000
dove abbiamo, come le grandi spedizioni ocenaografiche,
02:42
tryingprovare to samplecampione the oceanoceano everyogni 200 milesmiglia.
51
137000
3000
cercato di campionare l'oceano ogni 200 miglia.
02:47
We startediniziato in BermudaBermuda for our testTest projectprogetto,
52
142000
2000
Per il progetto pilota abbiamo cominciato alle Bermuda
02:49
then movedmosso up to HalifaxHalifax,
53
144000
2000
Poi siamo saliti verso Halifax
02:51
workinglavoro down the U.S. EastEast CoastCosta,
54
146000
2000
continuando verso la costa est degli USA
02:53
the CaribbeanCaraibi SeaMare, the PanamaPanama CanalCanale,
55
148000
3000
il mare Caraibico, il canale di Panama,
02:58
throughattraverso to the GalapagosGalapagos, then acrossattraverso the PacificPacifico,
56
153000
2000
per le Galapagos e poi attraverso il Pacifico
03:00
and we're in the processprocesso now of workinglavoro our way
57
155000
2000
e ora è in corso la navigazione
03:02
acrossattraverso the IndianIndiano OceanOcean.
58
157000
2000
attraverso l'Oceano Indiano.
03:04
It's very toughdifficile dutydovere; we're doing this on a sailingandare in barca vesselnave,
59
159000
3000
E' un compito difficile; lo stiamo facendo con un vascello
03:07
in partparte to help exciteeccitare younggiovane people
60
162000
2000
in parte per entusiasmare i giovani
03:09
about going into sciencescienza.
61
164000
3000
che approcciano la scienza
03:12
The experimentsesperimenti are incrediblyincredibilmente simplesemplice.
62
167000
2000
Gli esperimenti sono incredibilmente semplici.
03:14
We just take seawateracqua di mare and we filterfiltro it,
63
169000
3000
Si prende l'acqua di mare e la si filtra,
03:17
and we collectraccogliere differentdiverso sizedimensione organismsorganismi on differentdiverso filtersfiltri,
64
172000
4000
e si raccolgono gli organismi in base ai filtri.
03:21
and then take theirloro DNADNA back to our lablaboratorio in RockvilleRockville,
65
176000
3000
Poi portiamo il loro DNA nel nostro laboratorio a Rockville,
03:24
where we can sequencesequenza a hundredcentinaio millionmilione letterslettere
66
179000
3000
dove sequenziamo centinaia di migliaia di lettere
03:27
of the geneticgenetico codecodice everyogni 24 hoursore.
67
182000
2000
del codice genetico ogni 24 ore.
03:29
And with doing this,
68
184000
2000
E facendo questo,
03:31
we'venoi abbiamo madefatto some amazingStupefacente discoveriesscoperte.
69
186000
2000
abbiamo fatto delle incredibili scoperte.
03:33
For exampleesempio, it was thought that the visualvisivo pigmentspigmenti
70
188000
2000
Per esempio, si credeva che i pigmenti visivi
03:35
that are in our eyesocchi -- there was only one or two organismsorganismi
71
190000
2000
nei nostri occhi -- che ci fossero solo uno o due organismi
03:38
in the environmentambiente that had these samestesso pigmentspigmenti.
72
193000
4000
nell'ambiente che li avessero come noi.
03:42
It turnsgiri out, almostquasi everyogni speciesspecie
73
197000
2000
Invece, quasi tutte le specie
03:44
in the uppersuperiore partsparti of the oceanoceano
74
199000
2000
nella parte superiore dell'oceano
03:46
in warmcaldo partsparti of the worldmondo
75
201000
2000
nelle zone calde del pianeta
03:48
have these samestesso photoreceptorsfotorecettori,
76
203000
2000
hanno gli stessi fotorecettori,
03:50
and use sunlightluce del sole as the sourcefonte of theirloro energyenergia
77
205000
3000
e usano la luce del sole come fonte energetica
03:53
and communicationcomunicazione.
78
208000
2000
e per la comunicazione.
03:55
From one siteluogo, from one barrelbarile of seawateracqua di mare,
79
210000
3000
Da un unico sito, in un barile di acqua marina,
03:58
we discoveredscoperto 1.3 millionmilione newnuovo genesgeni
80
213000
3000
abbiamo scoperto 1,3 milioni di specie nuove
04:01
and as manymolti as 50,000 newnuovo speciesspecie.
81
216000
4000
e qualcosa come 50.000 specie nuove.
04:05
We'veAbbiamo extendedesteso this to the airaria
82
220000
2000
Stiamo estendendo questo all'aria
04:07
now with a grantconcedere from the SloanSloan FoundationFondazione.
83
222000
3000
ora con un finanziamento della Fondazione Sloan.
04:10
We're measuringmisurazione how manymolti virusesvirus and bacteriabatteri
84
225000
2000
Stiamo misurando quanti virus e batteri
04:12
all of us are breathingrespirazione in and out everyogni day,
85
227000
3000
tutti noi espiriamo ed inspiriamo ogni giorno,
04:15
particularlysoprattutto on airplanesaeroplani
86
230000
2000
specialmente sugli aerei
04:17
or closedchiuso auditoriumsauditorium.
87
232000
2000
o nei auditori chiusi.
04:19
(LaughterRisate)
88
234000
3000
(Risate)
04:22
We filterfiltro throughattraverso some simplesemplice apparatusesapparati;
89
237000
2000
FIltriamo con dei semplici apparati;
04:24
we collectraccogliere on the orderordine of a billionmiliardo microbesmicrobi from just a day
90
239000
3000
raccogliamo circa un miliardo di microbi in un solo giorno
04:27
filteringfiltraggio on topsuperiore of a buildingcostruzione in NewNuovo YorkYork CityCittà.
91
242000
4000
filtrando l'aria dalla cima di un palazzo a New York.
04:31
And we're in the processprocesso of sequencingsequenziamento all that
92
246000
2000
E stiamo sequenziando tutto questo
04:33
at the presentpresente time.
93
248000
2000
al momento.
04:35
Just on the datadati collectioncollezione sidelato,
94
250000
2000
Riguardo alla raccolta dei dati,
04:37
just where we are throughattraverso the GalapagosGalapagos,
95
252000
3000
stiamo analizzando le Galapagos,
04:40
we're findingscoperta that almostquasi everyogni 200 milesmiglia,
96
255000
2000
stiamo scoprendo che circa ogni 200 miglia
04:42
we see tremendousenorme diversitydiversità
97
257000
2000
vediamo una diveristà enorme
04:44
in the samplescampioni in the oceanoceano.
98
259000
2000
nei campioni dell'oceano.
04:47
Some of these make logicallogico sensesenso,
99
262000
2000
Alcune osservazioni sono logiche,
04:49
in termscondizioni of differentdiverso temperaturetemperatura gradientsgradienti.
100
264000
3000
in termini di gradienti di temperatura.
04:52
So this is a satellitesatellitare photographfotografia
101
267000
2000
Allora, questa è una foto dal satellite
04:54
basedbasato on temperaturestemperature -- redrosso beingessere warmcaldo,
102
269000
2000
basata sulle temperature -- rosso indica caldo,
04:56
blueblu beingessere coldfreddo --
103
271000
3000
blu indica freddo --
04:59
and we foundtrovato there's a tremendousenorme differencedifferenza betweenfra
104
274000
3000
e noi riscontriamo una differenza incredibile tra
05:02
the warmcaldo wateracqua samplescampioni and the coldfreddo wateracqua samplescampioni,
105
277000
2000
i campioni di acqua calda e quelli di acqua fredda,
05:04
in termscondizioni of abundantabbondante speciesspecie.
106
279000
3000
in termini di abbondanza di specie.
05:07
The other thing that surprisedsorpreso us quiteabbastanza a bitpo
107
282000
2000
L'altra cosa che ci ha sorpreso abbastanza
05:09
is these photoreceptorsfotorecettori detectindividuare differentdiverso wavelengthslunghezze d'onda of lightleggero,
108
284000
4000
è che questi recettori rilevano lunghezze d'onda luminose diverse,
05:13
and we can predictpredire that basedbasato on theirloro aminoamino acidacido sequencesequenza.
109
288000
4000
e noi possiamo predirle in base alla sequenza proteica.
05:17
And these varyvariare tremendouslytremendamente from regionregione to regionregione.
110
292000
3000
E questa varia enormemente da regione a regione.
05:20
Maybe not surprisinglysorprendentemente,
111
295000
2000
Forse non sorprende,
05:22
in the deepin profondità oceanoceano, where it's mostlysoprattutto blueblu,
112
297000
2000
che nelle profondità, dove il piu' è blu
05:24
the photoreceptorsfotorecettori tendtendere to see blueblu lightleggero.
113
299000
4000
i fotorecettori tendono a vedere la luce blu.
05:28
When there's a lot of chlorophyllclorofilla around,
114
303000
2000
Quando c'è molta clorofilla intorno,
05:30
they see a lot of greenverde lightleggero.
115
305000
2000
loro vedono molta luce verde.
05:32
But they varyvariare even more,
116
307000
2000
Ma possono variare anche di piu',
05:34
possiblypossibilmente movingin movimento towardsin direzione infraredinfrarosso and ultravioletultravioletto
117
309000
3000
forse avvicinandosi all'infrarosso e ultravioletto
05:37
in the extremesestremi.
118
312000
2000
come estremi.
05:40
Just to try and get an assessmentvalutazione
119
315000
2000
Solo per provare ad avere una stima
05:42
of what our genegene repertoirerepertorio was,
120
317000
2000
di quale fosse il repertorio di geni,
05:44
we assembledassemblato all the datadati --
121
319000
2000
abbiamo assemblato tutti i dati --
05:46
includingCompreso all of oursnostro thuscosì farlontano from the expeditionspedizione,
122
321000
3000
inclusi quelli di tutte le spedizioni fino ad ora
05:49
whichquale representsrappresenta more than halfmetà of all the genegene datadati on the planetpianeta --
123
324000
3000
che rappresentano piu' della meta' di tutti i geni del pianeta --
05:52
and it totaledtotalizzato around 29 millionmilione genesgeni.
124
327000
4000
e il totale ammonta a circa 29 milioni di geni.
05:56
And we triedprovato to put these into genegene familiesfamiglie
125
331000
2000
Abbiamo provato a organizzare questi geni in famiglie
05:58
to see what these discoveriesscoperte are:
126
333000
2000
per capire cosa stiamo scoprendo:
06:00
Are we just discoveringscoprire newnuovo membersmembri of knownconosciuto familiesfamiglie,
127
335000
3000
Stiamo scoprendo nuovi membri di famiglie già note
06:03
or are we discoveringscoprire newnuovo familiesfamiglie?
128
338000
2000
oppure stiamo scoprendo nuove famiglie?
06:05
And it turnsgiri out we have about 50,000
129
340000
2000
Ed è venuto fuori che abbiamo circa 50.000
06:07
majormaggiore genegene familiesfamiglie,
130
342000
3000
maggiori famiglie geniche,
06:10
but everyogni newnuovo samplecampione we take in the environmentambiente
131
345000
3000
ma ogni nuovo campione prelevato dall'ambiente
06:13
addsaggiunge in a linearlineare fashionmoda to these newnuovo familiesfamiglie.
132
348000
3000
aggiunge dati in maniera lineare.
06:16
So we're at the earliestpiù presto stagesstadi of discoveryscoperta
133
351000
2000
Percio' noi siamo agli stadi iniziali della scoperta
06:18
about basicdi base genesgeni,
134
353000
3000
dei geni di base,
06:21
componentscomponenti and life on this planetpianeta.
135
356000
3000
componenti e vita di questo pianeta.
06:25
When we look at the so-calledcosiddetto evolutionaryevolutiva treealbero,
136
360000
3000
Quando guardiamo il cosiddetto albero dell'evoluzione
06:28
we're up on the uppersuperiore right-handmano destra cornerangolo with the animalsanimali.
137
363000
4000
noi siamo nell'angolo in alto a destra con gli animali.
06:32
Of those roughlyapprossimativamente 29 millionmilione genesgeni,
138
367000
4000
Dei circa 29 milioni di geni,
06:36
we only have around 24,000
139
371000
2000
noi ne abbiamo solo 24.000 circa
06:38
in our genomegenoma.
140
373000
2000
nel nostro genoma.
06:40
And if you take all animalsanimali togetherinsieme,
141
375000
2000
E se considerate tutti gli animali insieme,
06:42
we probablyprobabilmente shareCondividere lessDi meno than 30,000
142
377000
3000
probabilmente ne condividiamo meno di 30.000
06:45
and probablyprobabilmente maybe a dozendozzina
143
380000
3000
e chissa' forse una dozzina
06:48
or more thousandmille differentdiverso genegene familiesfamiglie.
144
383000
3000
o piu' di migliaia di famiglie geniche differenti.
06:52
I viewvista that these genesgeni are now
145
387000
2000
Ora capisco che questi geni sono
06:54
not only the designdesign componentscomponenti of evolutionEvoluzione.
146
389000
3000
non solo i componenti del design dell'evoluzione.
06:57
And we think in a gene-centricgene-centrica viewvista --
147
392000
2000
E noi pensiamo con una visione gene-centrica
06:59
maybe going back to RichardRichard Dawkins'Dawkins ideasidee --
148
394000
3000
forse ricollegandoci alle idee di Richard Dawkins
07:02
than in a genome-centricgenoma-centric viewvista,
149
397000
2000
piuttosto che con una visione genoma-centrica,
07:04
whichquale are differentdiverso constructscostrutti of these genegene componentscomponenti.
150
399000
4000
i quali sono assemblaggi differenti dei geni che li compongono.
07:09
SyntheticSintetico DNADNA, the abilitycapacità to synthesizesintetizzare DNADNA,
151
404000
3000
Il DNA sintetico, la capacità di sintetizzare DNA,
07:12
has changedcambiato at sortordinare of the samestesso paceritmo
152
407000
2000
è cambiata circa con lo stesso passo
07:14
that DNADNA sequencingsequenziamento has
153
409000
2000
del sequenziamento del DNA
07:16
over the last decadedecennio or two,
154
411000
2000
nell'ultimo decennio o due,
07:18
and is gettingottenere very rapidrapido and very cheapa buon mercato.
155
413000
3000
e sta diventando molto veloce e molto economico.
07:21
Our first thought about syntheticsintetico genomicsgenomica cameè venuto
156
416000
2000
Il primo pensiero sul genoma sintetico ci venne
07:23
when we sequencedsequenziato the secondsecondo genomegenoma back in 1995,
157
418000
4000
quando sequenziammo il secondo genoma, nel 1995,
07:27
and that from mycoplasmamicoplasma genitaliumgenitalium.
158
422000
2000
e quello dal micoplasma genitalium.
07:29
And we have really nicesimpatico T-shirtsT-shirt that say,
159
424000
3000
E abbiamo delle T-shirts carine che dicono,
07:32
you know, "I heartcuore my genitaliumgenitalium."
160
427000
2000
capito, "Io amo il mio genitalium."
07:34
This is actuallyin realtà just a microorganismmicrorganismo.
161
429000
3000
In realtà questo è solo un microorganismo.
07:38
But it has roughlyapprossimativamente 500 genesgeni.
162
433000
4000
Ma ha circa 500 geni.
07:42
HaemophilusHaemophilus had 1,800 genesgeni.
163
437000
2000
Haemophilus ha 1.800 geni.
07:44
And we simplysemplicemente askedchiesto the questiondomanda,
164
439000
2000
Cosi' ci siamo semplicemente chiesti,
07:46
if one speciesspecie needsesigenze 800, anotherun altro 500,
165
441000
2000
se una specie ha bisogno di 800, un'altra di 500,
07:48
is there a smallerpiù piccola setimpostato of genesgeni
166
443000
2000
c'è un set di geni piu' piccolo
07:50
that mightpotrebbe comprisecomprendere a minimalminimo operatingoperativo systemsistema?
167
445000
4000
che definisce un sistema operativo minimo?
07:54
So we startediniziato doing transposontrasposoni mutagenesismutagenesi.
168
449000
3000
Così abbiamo cominciato a fare la mutagenesi con trasposoni.
07:57
TransposonsTrasposoni are just smallpiccolo piecespezzi of DNADNA
169
452000
3000
I transposoni sono solo piccoli pezzi di DNA
08:00
that randomlya caso insertinserire in the geneticgenetico codecodice.
170
455000
2000
che si inseriscono casualmente nel codice genetico.
08:02
And if they insertinserire in the middlein mezzo of the genegene, they disruptdisgregare its functionfunzione.
171
457000
3000
E se si inseriscono nel mezzo di un gene, ne annullano la funzione.
08:06
So we madefatto a mapcarta geografica of all the genesgeni
172
461000
2000
Così abbiamo creato una mappa di tutti i geni
08:08
that could take transposontrasposoni insertionsinserimenti
173
463000
2000
che potevano ricevere inserimento di transposoni
08:10
and we calledchiamato those "non-essentialnon essenziali genesgeni."
174
465000
2000
e li abbiamo definiti "geni non-essenziali"
08:13
But it turnsgiri out the environmentambiente is very criticalcritico for this,
175
468000
3000
Ma è risultato che l'ambiente è critico
08:16
and you can only
176
471000
2000
e si puo' solo
08:18
definedefinire an essentialessenziale or non-essentialnon essenziali genegene
177
473000
3000
definire un gene come essenziale o non
08:21
basedbasato on exactlydi preciso what's in the environmentambiente.
178
476000
3000
basandosi su quello che c'è esattamente nell'ambiente.
08:25
We alsoanche triedprovato to take a more directlydirettamente intellectualintellettuale approachapproccio
179
480000
2000
Abbiamo anche provato un approccio piu' intellettuale
08:27
with the genomesgenomi of 13 relatedrelazionato organismsorganismi,
180
482000
5000
con il genoma di 13 organismi correlati,
08:32
and we triedprovato to compareconfrontare all of those, to see what they had in commonComune.
181
487000
3000
e abbiamo provato a compararli per vedere cosa avessero in comune.
08:36
And we got these overlappingsovrapposizione circlescerchi. And we foundtrovato only 173 genesgeni
182
491000
4000
E abbiamo ottenuto queste intersezioni. E abbiamo trovato solo 173 geni
08:40
commonComune to all 13 organismsorganismi.
183
495000
3000
comuni a tutti e 13 gli organismi.
08:43
The poolpiscina expandedallargato a little bitpo if we ignoredignorato
184
498000
2000
L'insieme si potrebbe espandere se ignorassimo
08:45
one intracellularintracellulare parasiteparassita;
185
500000
2000
un parassite intracellulare;
08:47
it expandedallargato even more
186
502000
2000
si è espanso anche di più
08:49
when we lookedguardato at corenucleo setsimposta of genesgeni
187
504000
2000
quando abbiamo esaminato i set di geni centrali
08:51
of around 310 or so.
188
506000
2000
fino a 310 piu' o meno.
08:53
So we think that we can expandespandere
189
508000
2000
Dunque noi pensiamo che possiamo ampliare
08:55
or contractcontrarre genomesgenomi, dependingdipendente on your pointpunto of viewvista here,
190
510000
3000
o restringere i genomi, dipendentemente dal punto di vista,
08:58
to maybe 300 to 400 genesgeni
191
513000
3000
fino a 300 forse o 400 geni
09:01
from the minimalminimo of 500.
192
516000
2000
da un minimo di 500.
09:03
The only way to provedimostrare these ideasidee
193
518000
3000
L'unico modo per provare queste idee
09:06
was to constructcostruire an artificialartificiale chromosomecromosoma with those genesgeni in them,
194
521000
3000
era di assemblare un cromosoma artificiale con questi geni,
09:09
and we had to do this in a cassette-basedbase a cassette fashionmoda.
195
524000
3000
e lo abbiamo dovuto fare con un metodo a blocchi.
09:12
We foundtrovato that synthesizingsintesi accuratepreciso DNADNA
196
527000
2000
Abbiamo scoperto che la sintesi precisa del DNA
09:14
in largegrande piecespezzi was extremelyestremamente difficultdifficile.
197
529000
3000
in lunghi pezzi era estremamente difficile.
09:17
HamProsciutto SmithSmith and ClydeClyde HutchisonHutchison, my colleaguescolleghi on this,
198
532000
3000
Ham Smith e Clyde Hutchison, i miei colleghi,
09:20
developedsviluppato an excitingemozionante newnuovo methodmetodo
199
535000
2000
hanno sviluppato un nuovo metodo molto eccitante
09:22
that allowedpermesso us to synthesizesintetizzare a 5,000-base-base pairpaio virusvirus
200
537000
3000
che ci ha permesso di sintetizzare un virus di 5000 paia di basi
09:25
in only a two-weekdue settimane periodperiodo
201
540000
2000
in sole due settimane
09:27
that was 100 percentper cento accuratepreciso,
202
542000
3000
con un'accuratezza del 100 per cento,
09:30
in termscondizioni of its sequencesequenza and its biologybiologia.
203
545000
2000
in termini di sequenza e biologia.
09:33
It was a quiteabbastanza excitingemozionante experimentsperimentare -- when we just tookha preso the syntheticsintetico piecepezzo of DNADNA,
204
548000
4000
E' stato un esperimento piuttosto eccitante -- quando abbiamo preso il DNA sintetico
09:37
injectediniettato it in the bacteriabatteri and all of a suddenimprovviso,
205
552000
2000
e lo abbiamo iniettato nei batteri e all'improvviso
09:39
that DNADNA startediniziato drivingguida the productionproduzione of the virusvirus particlesparticelle
206
554000
5000
il DNA a guidato la produzione delle particelle virali
09:44
that turnedtrasformato around and then killeducciso the bacteriabatteri.
207
559000
3000
che si sono rivoltate contro i batteri uccidendoli.
09:47
This was not the first syntheticsintetico virusvirus --
208
562000
2000
Questo non è il primo virus sintetico --
09:49
a poliopolio virusvirus had been madefatto a yearanno before --
209
564000
3000
un poliovirus fu sintetizzato un anno prima --
09:53
but it was only one ten-thousandthdecimillesimo as activeattivo
210
568000
2000
ma un milionesimo di volte meno attivo
09:55
and it tookha preso threetre yearsanni to do.
211
570000
3000
e fu sintetizzato in 3 anni.
09:58
This is a cartooncartone animato of the structurestruttura of phiphi X 174.
212
573000
4000
Questa immagine rappresenta la struttura di Phi X-174.
10:02
This is a casecaso where the softwareSoftware now buildscostruisce its ownproprio hardwarehardware,
213
577000
4000
Questo è la scatola dove il software ora costruisce il suo hardware,
10:06
and that's the notionsnozioni that we have with biologybiologia.
214
581000
4000
e questa è il concetto che abbiamo della biologia.
10:10
People immediatelysubito jumpsaltare to concernspreoccupazioni about biologicalbiologico warfareguerra,
215
585000
4000
La gente si preoccupa immediatamente della guerra biologica,
10:14
and I had recentrecente testimonytestimonianza before a SenateSenato committeeComitato,
216
589000
4000
e ho recentemente testimoniato di fronte ad un comitato del Senato
10:18
and a specialspeciale committeeComitato the U.S. governmentgoverno has setimpostato up
217
593000
2000
e il governo americano ha creato un comitato speciale
10:20
to reviewrevisione this areala zona.
218
595000
2000
che si occupi di questa area.
10:22
And I think it's importantimportante to keep realityla realtà in mindmente,
219
597000
3000
E credo che sia importante tenere a mente la realtà,
10:25
versuscontro what happensaccade with people'spersone di imaginationsimmaginazione.
220
600000
4000
rispetto a quello che succede con l'immaginazione delle persone.
10:29
BasicallyFondamentalmente, any virusvirus that's been sequencedsequenziato todayoggi --
221
604000
3000
In pratica, di ogni virus sequenziato fino ad oggi --
10:32
that genomegenoma can be madefatto.
222
607000
2000
il genoma si può fare.
10:34
And people immediatelysubito freakmostro out about things about EbolaEbola or smallpoxvaiolo,
223
609000
4000
E la gente si agita subito su cose come Ebola o vaiolo,
10:38
but the DNADNA from this organismorganismo is not infectiveinfettiva.
224
613000
4000
ma il DNA proveniente da questi organismi non è infettivo.
10:42
So even if somebodyqualcuno madefatto the smallpoxvaiolo genomegenoma,
225
617000
3000
Quindi anche se qualcuno produce il genoma del vaiolo,
10:45
that DNADNA itselfsi would not causecausa infectionsinfezioni.
226
620000
3000
il DNA in sè non causerà infezioni.
10:49
The realvero concernpreoccupazione that securitysicurezza departmentsdipartimenti have
227
624000
3000
Il timore reale che ha il dipartimento di sicurezza
10:52
is designerprogettista virusesvirus.
228
627000
2000
è il disegnatore di virus.
10:54
And there's only two countriespaesi, the U.S. and the formerex SovietSovietico UnionUnione,
229
629000
4000
E ci sono solo due paesi, gli USA e quella che fu l' Unione Sovietica
10:58
that had majormaggiore effortssforzi
230
633000
2000
che si impegnarono maggiormente
11:00
on tryingprovare to createcreare biologicalbiologico warfareguerra agentsagenti.
231
635000
3000
nella creazione di agenti per la guerra biologica.
11:03
If that researchricerca is trulyveramente discontinuedinterrotto,
232
638000
3000
Se la ricerca e' davvero terminata,
11:06
there should be very little activityattività
233
641000
2000
ci dovrebbe essere una piccolissima attività
11:08
on the know-howcompetenza to make designerprogettista virusesvirus in the futurefuturo.
234
643000
4000
sulla conoscenza di come disegnare virus in futuro.
11:12
I think single-cellsingola cella organismsorganismi are possiblepossibile withinentro two yearsanni.
235
647000
4000
I credo che organismi unicellulari saranno possibili in un paio di anni.
11:16
And possiblypossibilmente eukaryoticeucariotica cellscellule,
236
651000
3000
E forse le cellule eucariotiche,
11:19
those that we have,
237
654000
2000
quelle che abbiamo noi,
11:21
are possiblepossibile withinentro a decadedecennio.
238
656000
2000
saranno possibili un decennio.
11:24
So we're now makingfabbricazione severalparecchi dozendozzina differentdiverso constructscostrutti,
239
659000
4000
Dunque, ora noi stiamo realizzando una dozzina di costrutti diversi
11:28
because we can varyvariare the cassettescassette and the genesgeni
240
663000
3000
perche' possiamo variare i blocchi e i geni
11:31
that go into this artificialartificiale chromosomecromosoma.
241
666000
2000
che vanno in questo cromosoma artificiale.
11:33
The keychiave is, how do you put all of the othersaltri?
242
668000
2000
Il punto cruciale è, come mettiamo tutti gli altri?
11:35
We startinizio with these fragmentsframmenti,
243
670000
2000
Siamo partiti con questi frammenti,
11:37
and then we have a homologousomologo recombinationri combinazione systemsistema
244
672000
3000
e poi abbiamo il sistema di ricombinazione omologa
11:40
that reassemblesricompone those into a chromosomecromosoma.
245
675000
4000
che riassembla quelli in un cromosoma.
11:44
This is derivedderivato from an organismorganismo, deinococcusDeinococcus radioduransradiodurans,
246
679000
3000
Questo deriva da un organismo, deinococcus radiodurans,
11:47
that can take threetre millionmilione radsrad of radiationradiazione and not be killeducciso.
247
682000
5000
che puo' ricevere 3 milioni di rad di radiazioni e non morire.
11:53
It reassemblesricompone its genomegenoma after this radiationradiazione burstscoppiare
248
688000
4000
E' in grado di riassemblare il suo genoma dopo questo scoppio di radiazioni
11:57
in about 12 to 24 hoursore,
249
692000
2000
in 12-24 ore,
11:59
after its chromosomescromosomi are literallyletteralmente blownsoffiato aparta parte.
250
694000
3000
dopo che i suoi cromosomi sono letteralmente esplosi.
12:02
This organismorganismo is ubiquitousonnipresente on the planetpianeta,
251
697000
2000
Questo organismo è onnipresente nel pianeta,
12:04
and existsesiste perhapsForse now
252
699000
2000
e probabilmente ora esiste
12:06
in outeresterno spacespazio duedovuto to all our travelviaggio there.
253
701000
3000
anche nello spazio a causa dei nostri viaggi.
12:10
This is a glassbicchiere beakercoppa after
254
705000
2000
Questo è un bicchiere di vetro dopo
12:12
about halfmetà a millionmilione radsrad of radiationradiazione.
255
707000
2000
circa mezzo milione di rad di radiazioni.
12:14
The glassbicchiere startediniziato to burnbruciare and crackcrepa,
256
709000
2000
Il vetro ha cominciato a bruciare e a rompersi,
12:16
while the microbesmicrobi sittingseduta in the bottomparte inferiore
257
711000
2000
mentre i microbi adagiati sul fondo
12:18
just got happierpiù felici and happierpiù felici.
258
713000
2000
sono sempre più felici.
12:20
Here'sQui è an actualeffettivo pictureimmagine of what happensaccade:
259
715000
2000
Questa e' un'immagine di quello che accade:
12:22
the topsuperiore of this showsSpettacoli the genomegenoma
260
717000
2000
in alto si vede il genoma
12:24
after 1.7 millionmilione radsrad of radiationradiazione.
261
719000
3000
dopo 1,7 milioni di rads di radiazioni.
12:27
The chromosomecromosoma is literallyletteralmente blownsoffiato aparta parte.
262
722000
2000
I cromosomi sono letteralmente esplosi.
12:29
And here'secco that samestesso DNADNA automaticallyautomaticamente reassembledriassemblati
263
724000
4000
E qui c'e' lo stesso DNA automaticamente riassemblato
12:33
24 hoursore laterdopo.
264
728000
2000
24 ore piu' tardi.
12:35
It's trulyveramente stunningsbalorditivo that these organismsorganismi can do that,
265
730000
3000
E' veramente impressionante che questi organismi possono fare cio'
12:38
and we probablyprobabilmente have thousandsmigliaia,
266
733000
2000
e probabilmente ci sono migliaia,
12:40
if not tensdecine of thousandsmigliaia, of differentdiverso speciesspecie
267
735000
2000
se non decine di migliaia di specie diverse
12:42
on this planetpianeta that are capablecapace of doing that.
268
737000
3000
su questo pianeta capaci di fare questo.
12:45
After these genomesgenomi are synthesizedsintetizzato,
269
740000
2000
Dopo che questi genomi sono sintetizzati,
12:47
the first steppasso is just transplantingtrapianto them
270
742000
2000
il primo passo e' di trapiantarli
12:49
into a cellcellula withoutsenza a genomegenoma.
271
744000
4000
in una cellula senza genoma.
12:53
So we think syntheticsintetico cellscellule are going to have tremendousenorme potentialpotenziale,
272
748000
4000
Noi crediamo che le cellule sintetiche avranno un potenziale incredibile
12:57
not only for understandingcomprensione the basisbase of biologybiologia
273
752000
3000
non solo per comprendere la biologia di base
13:00
but for hopefullyfiduciosamente environmentalambientale and societysocietà issuesproblemi.
274
755000
3000
ma, si spera, anche per i problemi dell'ambiente e della societa'.
13:03
For exampleesempio, from the thirdterzo organismorganismo we sequencedsequenziato,
275
758000
3000
Ad esempio, il terzo microorganismo sequenziato da noi,
13:06
MethanococcusMethanococcus jannaschiijannaschii -- it livesvite in boilingbollente wateracqua temperaturestemperature;
276
761000
4000
Methanococcus jannaschii: vive alla temperatura di bollimento dell'acqua,
13:10
its energyenergia sourcefonte is hydrogenidrogeno
277
765000
2000
la sua sorgente di energia e' l'idrogeno
13:12
and all its carboncarbonio comesviene from COCO2 it capturescattura back from the environmentambiente.
278
767000
5000
e tutto il suo carbonio viene dalla CO2 che recupera dall'ambiente.
13:17
So we know lots of differentdiverso pathwayspercorsi,
279
772000
2000
Dunque, noi conosciamo diverse vie,
13:19
thousandsmigliaia of differentdiverso organismsorganismi now
280
774000
3000
migliaia di organismi diversi ora
13:22
that livevivere off of COCO2,
281
777000
2000
che vivono di CO2,
13:24
and can capturecatturare that back.
282
779000
2000
e la possono recuperare.
13:26
So insteadanziché of usingutilizzando carboncarbonio from oilolio
283
781000
3000
Quindi invece di usare carbonio dal petrolio
13:29
for syntheticsintetico processesprocessi,
284
784000
2000
per processi di sintesi,
13:31
we have the chanceopportunità of usingutilizzando carboncarbonio
285
786000
3000
abbiamo l'opportunita' di usare carbonio
13:34
and capturingcattura it back from the atmosphereatmosfera,
286
789000
3000
e ricatturarlo dall'atmosfera,
13:37
convertingconversione that into biopolymersbiopolimeri
287
792000
2000
convertendolo in biopolimeri
13:39
or other productsprodotti.
288
794000
2000
o altri prodotti.
13:41
We have one organismorganismo that livesvite off of carboncarbonio monoxidemonossido,
289
796000
3000
Esiste un microorganismo che vive di monossido di carbonio,
13:44
and we use as a reducingriducendo powerenergia
290
799000
2000
e lo usiamo come potere riducente
13:46
to splitDiviso wateracqua to produceprodurre hydrogenidrogeno and oxygenossigeno.
291
801000
4000
per dissociare l'acqua e produrre idogeno e ossigeno.
13:50
AlsoAnche, there's numerousnumerose pathwayspercorsi
292
805000
2000
Inoltre, ci sono molte vie
13:52
that can be engineeredingegnerizzato metabolizingmetabolizzazione methanemetano.
293
807000
4000
che si possono ingegnerizzare per metabolizzare metano.
13:56
And DuPontDuPont has a majormaggiore programprogramma with StatoilStatoil in NorwayNorvegia
294
811000
4000
E DuPont gestisce un importante programma con Statoil in Norvegia
14:00
to capturecatturare and convertconvertire the methanemetano
295
815000
2000
per catturare e convertire il metano
14:02
from the gasgas fieldsi campi there into usefulutile productsprodotti.
296
817000
4000
dai giacimenti in prodotti utili.
14:06
WithinAll'interno di a shortcorto while, I think there's going to be a newnuovo fieldcampo
297
821000
2000
In poco tempo, credo che si creera' un nuovo campo
14:08
calledchiamato "CombinatorialCombinatoria GenomicsGenomica,"
298
823000
2000
chiamato Genomica Combinatoriale,
14:10
because with these newnuovo synthesissintesi capabilitiescapacità,
299
825000
3000
perche' con queste nuove capacita' di sintesi,
14:13
these vastvasto genegene arrayschieramento repertoiresrepertori
300
828000
3000
questo sconfinato repertorio di geni
14:16
and the homologousomologo recombinationri combinazione,
301
831000
2000
e la ricombinazione omologa,
14:18
we think we can designdesign a robotrobot to make
302
833000
2000
noi crediamo di poter disegnare un robot per fare
14:20
maybe a millionmilione differentdiverso chromosomescromosomi a day.
303
835000
3000
forse un milione di cromosomi differenti al giorno.
14:24
And thereforeperciò, as with all biologybiologia,
304
839000
2000
Quindi, come per la biologia in genere,
14:26
you get selectionselezione throughattraverso screeningselezione,
305
841000
3000
ottiene la selezione tramite test,
14:29
whetherse you're screeningselezione for hydrogenidrogeno productionproduzione,
306
844000
2000
che tu sia testando la produzione di idrogeno,
14:31
or chemicalchimico productionproduzione, or just viabilityvitalità.
307
846000
3000
o produzione chimica, o solo sopravvivenza.
14:34
To understandcapire the roleruolo of these genesgeni
308
849000
2000
Capire il ruolo di questi geni
14:36
is going to be well withinentro reachraggiungere.
309
851000
2000
sara' ha portata di mano.
14:38
We're tryingprovare to modifymodificare photosynthesisfotosintesi
310
853000
3000
Stiamo cercando di modificare la fotosintesi
14:41
to produceprodurre hydrogenidrogeno directlydirettamente from sunlightluce del sole.
311
856000
3000
per produrre idrogeno direttamente dalla luce solare.
14:44
PhotosynthesisFotosintesi is modulatedmodulata by oxygenossigeno,
312
859000
3000
La fotosintesi e' modulata dall'ossigeno,
14:47
and we have an oxygen-insensitiveossigeno-insensitive hydrogenaseidrogenasi
313
862000
3000
e noi abbiamo una idrogenasi resistente all'ossigeno
14:50
that we think will totallytotalmente changemodificare this processprocesso.
314
865000
5000
che pensiamo cambiera' completamente il processo.
14:55
We're alsoanche combiningcombinando cellulasescellulasi,
315
870000
2000
Stiamo anche combinando cellulasi,
14:57
the enzymesenzimi that breakrompere down complexcomplesso sugarszuccheri into simplesemplice sugarszuccheri
316
872000
3000
gli enzimi che scompongono zuccheri complessi in semplici
15:00
and fermentationfermentazione in the samestesso cellcellula
317
875000
3000
e la fermentazione nelle stesse cellule
15:03
for producingproduzione ethanoletanolo.
318
878000
2000
per la produzione di etanolo.
15:06
PharmaceuticalPharmaceutical productionproduzione is alreadygià undersotto way
319
881000
2000
La produzione farmaceutica si sta gia' avviando
15:08
in majormaggiore laboratorieslaboratori
320
883000
2000
nei laboratori piu' grandi
15:10
usingutilizzando microbesmicrobi.
321
885000
2000
usando microbi.
15:12
The chemistrychimica from compoundscomposti in the environmentambiente
322
887000
3000
La chimica dei composti naturali
15:15
is ordersordini of magnitudemagnitudine more complexcomplesso
323
890000
2000
e di ordini di magnitudine piu' complessa
15:17
than our bestmigliore chemistschimici can produceprodurre.
324
892000
2000
di quella che il nostro chimico migliore possa produrre.
15:20
I think futurefuturo engineeredingegnerizzato speciesspecie
325
895000
2000
Penso che le specie ingegnerizzate del futuro
15:22
could be the sourcefonte of foodcibo,
326
897000
2000
potranno essere la sorgente di cibo,
15:24
hopefullyfiduciosamente a sourcefonte of energyenergia,
327
899000
2000
speriamo la sorgente di energia,
15:26
environmentalambientale remediationbonifica
328
901000
3000
e rimdedi per l'ambiente
15:29
and perhapsForse
329
904000
2000
e forse
15:31
replacingsostituzione the petrochemicalprodotto petrochimico industryindustria.
330
906000
2000
sostituiranno l'industria petrolchimica.
15:33
Let me just closevicino with ethicaletico and policypolitica studiesstudi.
331
908000
3000
Fatemi chiudere con degli studi etici e politici.
15:37
We delayedritardato the startinizio of our experimentsesperimenti in 1999
332
912000
4000
I nostri esperimenti nel 1999 sono iniziati in ritardo,
15:41
untilfino a we completedcompletato a year-and-a-halfanno-e-un-metà bioethicalbioetico reviewrevisione
333
916000
3000
al completamento della indagine bioetica di un anno e mezzo,
15:44
as to whetherse we should try and make an artificialartificiale speciesspecie.
334
919000
4000
sulla possibilità di provare a generare una specie artificiale.
15:48
EveryOgni majormaggiore religionreligione participatedpartecipato in this.
335
923000
3000
Tutte le maggiori religioni hanno partecipato.
15:51
It was actuallyin realtà a very strangestrano studystudia,
336
926000
2000
In realta' fu uno studio molto strano,
15:53
because the variousvario religiousreligioso leaderscapi were usingutilizzando theirloro scripturesSacra Scrittura as lawlegge bookslibri,
337
928000
5000
perche' i vari leader religiosi usavano le scritture come libri di legge
15:58
and they couldn'tnon poteva find anything in them prohibitingche vieta makingfabbricazione life,
338
933000
3000
e non vi trovavano nulla che proibisse di creare la vita,
16:01
so it mustdovere be OK. The only ultimatefinale concernspreoccupazioni
339
936000
3000
quindi dovrebbe essere OK. La sola maggiore preoccupazione
16:04
were biologicalbiologico warfareguerra aspectsaspetti of this,
340
939000
3000
erano gli aspetti della guerra bilogica,
16:08
but gaveha dato us the go aheadavanti to startinizio these experimentsesperimenti
341
943000
3000
ma ci hanno dato l'OK per cominciare gli esperimenti
16:11
for the reasonsmotivi we were doing them.
342
946000
2000
per gli scopi per cui li stiamo facendo.
16:13
Right now the SloanSloan FoundationFondazione has just fundedfinanziato
343
948000
2000
Proprio ora la Fondazione Sloan ha finanziato
16:15
a multi-institutionalpluriistituzionale studystudia on this,
344
950000
3000
uno studio multi-istituzionale,
16:18
to work out what the riskrischio and benefitsbenefici to societysocietà are,
345
953000
3000
per capire quali siano i rischi e i benefici per la societa',
16:21
and the rulesregole that scientificscientifico teamssquadre suchcome as my ownproprio
346
956000
3000
e le regole che i team scientifici come il mio
16:24
should be usingutilizzando in this areala zona,
347
959000
2000
dovrebbero usare in questo campo,
16:26
and we're tryingprovare to setimpostato good examplesesempi as we go forwardinoltrare.
348
961000
3000
e noi cerchiamo di dare il buon esempio mentre continuiamo.
16:30
These are complexcomplesso issuesproblemi.
349
965000
2000
Questi problemi sono complicati.
16:32
ExceptTranne per il fatto for the threatminaccia of bio-terrorismbioterrorismo,
350
967000
2000
Tranne che per la minaccia del bio-terrorismo,
16:34
they're very simplesemplice issuesproblemi in termscondizioni of,
351
969000
2000
sono problemi semplici, in questi termini,
16:36
can we designdesign things to produceprodurre cleanpulito energyenergia,
352
971000
4000
possiamo disegnare qualcosa che produca energia pulita,
16:40
perhapsForse revolutionizingrivoluzionando
353
975000
2000
forse rivoluzionando
16:42
what developingin via di sviluppo countriespaesi can do
354
977000
3000
quello che i paesi in via di sviluppo possono fare
16:45
and providefornire throughattraverso variousvario simplesemplice processesprocessi.
355
980000
3000
e fornire tramite diversi processi semplici.
16:48
Thank you very much.
356
983000
2000
Mille grazie.
Translated by Emanuele Palescandolo
Reviewed by Demian Piazza

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ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.

Why you should listen

Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.

First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.

In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.

In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.

More profile about the speaker
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