TEDGlobal 2011
Svante Pääbo: DNA clues to our inner neanderthal
Svante Paabo: DNS-kulcs a belső Neander-völgyinkhez
Filmed:
Readability: 4.6
1,530,771 views
Egy nagy, világméretű tanulmány eredményeit megosztva Svante Pääbo genetikus bemutatja annak a DNS-bizonyítékát, hogy a korai emberek párosodtak a Neander-völgyiekkel, miután elhagytuk Afrikát. (Igen, sokunkban van Neander-völgyi DNS.) Azt is megmutatja, hogyan volt elegendő egy pici csont egy kisbaba ujjából arra, hogy egy teljesen új humanoid fajt azonosítsanak.
Svante Pääbo - Geneticist
Svante Pääbo explores human genetic evolution by analyzing DNA extracted from ancient sources, including mummies, an Ice Age hunter and the bone fragments of Neanderthals. Full bio
Svante Pääbo explores human genetic evolution by analyzing DNA extracted from ancient sources, including mummies, an Ice Age hunter and the bone fragments of Neanderthals. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
What I want to talk to you about
0
0
3000
Arról akarok beszélni önöknek,
00:18
is what we can learn from studying the genomes
1
3000
2000
hogy mit tanulhatunk
00:20
of living people
2
5000
2000
az élő emberek
00:22
and extinct humans.
3
7000
2000
és a kihalt emberek genomjának tanulmányozásából.
00:24
But before doing that,
4
9000
2000
De mielőtt elkezdeném,
00:26
I just briefly want to remind you about what you already know:
5
11000
3000
röviden emlékeztetném önöket arra, amit már tudnak:
00:29
that our genomes, our genetic material,
6
14000
2000
hogy a genomunk, a genetikai anyagunk
00:31
are stored in almost all cells in our bodies in chromosomes
7
16000
3000
testünk majdnem minden sejtjében megtalálható a kromoszómákban
00:34
in the form of DNA,
8
19000
2000
DNS formájában,
00:36
which is this famous double-helical molecule.
9
21000
3000
ami ez a híres dupla spirál molekula.
00:39
And the genetic information
10
24000
2000
A genetikai információ
00:41
is contained in the form of a sequence
11
26000
2000
négy bázis sorrendje a formájában
00:43
of four bases
12
28000
2000
tárolódik, amelyeket
00:45
abbreviated with the letters A, T, C and G.
13
30000
3000
A, T, C és G betűkkel rövidítenek.
00:48
And the information is there twice --
14
33000
2000
Az információ kétszer van meg,
00:50
one on each strand --
15
35000
2000
mindegyik szálon egyszer,
00:52
which is important,
16
37000
2000
ami azért fontos,
00:54
because when new cells are formed, these strands come apart,
17
39000
2000
mert amikor az új sejt képződik, ezek a szálak szétválnak,
00:56
new strands are synthesized with the old ones as templates
18
41000
3000
új szálak szintetizálódnak a régieket mintaként használva,
00:59
in an almost perfect process.
19
44000
3000
egy majdnem tökéletes folyamatban.
01:02
But nothing, of course, in nature
20
47000
2000
De a természetben, természetesen
01:04
is totally perfect,
21
49000
2000
semmi sem teljesen tökéletes,
01:06
so sometimes an error is made
22
51000
2000
így néha hibák történnek,
01:08
and a wrong letter is built in.
23
53000
3000
és rossz betű épül be.
01:11
And we can then see the result
24
56000
2000
Az eredményt ilyen
01:13
of such mutations
25
58000
2000
mutációk formájában láthatjuk,
01:15
when we compare DNA sequences
26
60000
2000
amikor összehasonlítjuk a DNS szekvenciákat
01:17
among us here in the room, for example.
27
62000
3000
például itt a teremben lévő emberek között.
01:20
If we compare my genome to the genome of you,
28
65000
3000
Ha összehasonlítjuk az én genomomat az önökével,
01:23
approximately every 1,200, 1,300 letters
29
68000
4000
körülbelül minden 1200., 1300. betű
01:27
will differ between us.
30
72000
2000
különbözni fog.
01:29
And these mutations accumulate
31
74000
2000
Ezek a mutációk összeadódnak,
01:31
approximately as a function of time.
32
76000
3000
nagyjából az idő függvényében.
01:34
So if we add in a chimpanzee here, we will see more differences.
33
79000
3000
Így, ha itt egy csimpánzt is hozzáadunk, még több különbséget fogunk látni.
01:37
Approximately one letter in a hundred
34
82000
3000
Körülbelül 100 betűből egy
01:40
will differ from a chimpanzee.
35
85000
2000
különbözik a csimpánzétól.
01:42
And if you're then interested in the history
36
87000
2000
És aztán ha önök
01:44
of a piece of DNA, or the whole genome,
37
89000
2000
egy darab DNS, vagy az egész genom történetére kíváncsiak,
01:46
you can reconstruct the history of the DNA
38
91000
3000
rekonstruálhatják a DNS történetét
01:49
with those differences you observe.
39
94000
2000
azoknak a különbségeknek az alapján, amiket megfigyelnek.
01:51
And generally we depict our ideas about this history
40
96000
4000
Általában egy ilyen fa formájában ábrázoljuk
01:55
in the form of trees like this.
41
100000
2000
a gondolatainkat erről a történetről.
01:57
In this case, it's very simple.
42
102000
2000
Ebben az esetben ez nagyon egyszerű.
01:59
The two human DNA sequences
43
104000
2000
A két emberi DNS-sorrend
02:01
go back to a common ancestor quite recently.
44
106000
3000
visszatér a nem régi közös őshöz.
02:04
Farther back is there one shared with chimpanzees.
45
109000
4000
Még messzebb visszafelé ott van az, amelyik a csimpánzokkal osztozott.
02:08
And because these mutations
46
113000
3000
És mivel ezek a mutációk
02:11
happen approximately as a function of time,
47
116000
2000
nagyjából az idő függvényében történnek,
02:13
you can transform these differences
48
118000
2000
ezeket a különbségeket át lehet alakítani,
02:15
to estimates of time,
49
120000
2000
hogy megbecsüljük azt az időt,
02:17
where the two humans, typically,
50
122000
2000
ahol a két ember, tipikusan
02:19
will share a common ancestor about half a million years ago,
51
124000
4000
közös ősön osztozik, körülbelül fél millió évvel ezelőtt,
02:23
and with the chimpanzees,
52
128000
2000
a csimpánzokkal pedig
02:25
it will be in the order of five million years ago.
53
130000
3000
nagyjából öt millió évvel ezelőtt.
02:28
So what has now happened in the last few years
54
133000
2000
Nos, ami az utóbbi néhány évben történt,
02:30
is that there are account technologies around
55
135000
2000
az az, hogy léteznek olyan kimutatási technikák,
02:32
that allow you to see many, many pieces of DNA very quickly.
56
137000
4000
amelyek lehetővé teszik, hogy az ember sok-sok DNS darabot lásson nagyon gyorsan.
02:36
So we can now, in a matter of hours,
57
141000
2000
Tehát most már órák kérdése,
02:38
determine a whole human genome.
58
143000
3000
hogy egy teljes emberi genomot meghatározzunk.
02:41
Each of us, of course, contains two human genomes --
59
146000
3000
Természetesen mindegyikünk két emberi genomot tartalmaz --
02:44
one from our mothers and one from our fathers.
60
149000
3000
egy az anyánktól származik, egy pedig az apánktól.
02:47
And they are around three billion such letters long.
61
152000
4000
Ezek körülbelül 3 milliárd betű hosszúak.
02:51
And we will find that the two genomes in me,
62
156000
2000
Azt fogjuk találni, hogy a bennem levő két genom,
02:53
or one genome of mine we want to use,
63
158000
2000
vagy az egyik genomom, amit használni akarunk,
02:55
will have about three million differences
64
160000
3000
körülbelül 3 millió betűben különbözik
02:58
in the order of that.
65
163000
2000
nagyjából.
03:00
And what you can then also begin to do
66
165000
2000
Aztán azt is megkérdezhetik,
03:02
is to say, "How are these genetic differences
67
167000
2000
ezek a genetikai különbségek hogyan
03:04
distributed across the world?"
68
169000
2000
oszlanak meg a világon.
03:06
And if you do that,
69
171000
2000
És ha ezt teszik,
03:08
you find a certain amount of genetic variation in Africa.
70
173000
4000
egy bizonyos mennyiségű genetikai variációt fognak találni Afrikában.
03:12
And if you look outside Africa,
71
177000
3000
Ha Afrikán kívül nézzük,
03:15
you actually find less genetic variation.
72
180000
3000
tulajdonképpen kevesebb genetikai variációt találunk.
03:18
This is surprising, of course,
73
183000
2000
Ez természetesen meglepő,
03:20
because in the order of six to eight times fewer people
74
185000
3000
mivel nagyjából 6-8-szor kevesebb ember
03:23
live in Africa than outside Africa.
75
188000
3000
él Afrikában, mint azon kívül.
03:26
Yet the people inside Africa
76
191000
3000
Mégis az Afrikán belüli emberekben
03:29
have more genetic variation.
77
194000
3000
több genetikai variáció van.
03:32
Moreover, almost all these genetic variants
78
197000
2000
Sőt, szinte az összes olyan genetikai variánsnak,
03:34
we see outside Africa
79
199000
2000
amit Afrikán kívül látunk,
03:36
have closely related DNA sequences
80
201000
2000
van olyan közeli rokon DNS-szekvenciája,
03:38
that you find inside Africa.
81
203000
2000
amit megtalálunk Afrikán belül.
03:40
But if you look in Africa,
82
205000
2000
De ha Afrikát nézzük,
03:42
there is a component of the genetic variation
83
207000
3000
létezik a genetikai változatnak egy olyan komponense,
03:45
that has no close relatives outside.
84
210000
3000
aminek nincs közeli rokona kívül.
03:48
So a model to explain this
85
213000
3000
A modell, ami ezt megmagyarázza,
03:51
is that a part of the African variation, but not all of it,
86
216000
3000
azt mondja, hogy az afrikai variáns egy része, de nem mind,
03:54
[has] gone out and colonized the rest of the world.
87
219000
4000
elvándorolt és betelepítette a világ többi részét.
03:58
And together with the methods to date these genetic differences,
88
223000
4000
És azokkal a módszerekkel együtt, amelyek ezeket a genetikai különbségeket datálják,
04:02
this has led to the insight
89
227000
2000
ez ahhoz az intuícióhoz vezetett, hogy
04:04
that modern humans --
90
229000
2000
a modern emberek --
04:06
humans that are essentially indistinguishable from you and me --
91
231000
3000
azok az emberek, akiket alapvetően nem lehet megkülönböztetni Önöktől vagy tőlem --
04:09
evolved in Africa, quite recently,
92
234000
3000
nemrégiben fejlődtek ki Afrikában,
04:12
between 100 and 200,000 years ago.
93
237000
4000
100 -200 ezer évvel ezelőtt.
04:16
And later, between 100 and 50,000 years ago or so,
94
241000
4000
Később, 100-50 ezer évvel ezelőtt,
04:20
went out of Africa
95
245000
2000
kivándoroltak Afrikából,
04:22
to colonize the rest of the world.
96
247000
2000
hogy benépesítsék a világ többi részét.
04:24
So what I often like to say
97
249000
2000
Gyakran szeretem mondani, hogy
04:26
is that, from a genomic perspective,
98
251000
2000
genetikai perspektívából nézve,
04:28
we are all Africans.
99
253000
2000
mindannyian afrikaiak vagyunk.
04:30
We either live inside Africa today,
100
255000
3000
Vagy Afrikán belül élünk ma,
04:33
or in quite recent exile.
101
258000
2000
vagy nemrégen hagytuk el.
04:35
Another consequence
102
260000
2000
Egy másik következménye
04:37
of this recent origin of modern humans
103
262000
3000
a modern ember nemrégi származásának,
04:40
is that genetic variants
104
265000
2000
hogy a genetikai variánsok
04:42
are generally distributed widely in the world,
105
267000
2000
általában szétoszlottak a világban,
04:44
in many places,
106
269000
2000
sok helyen,
04:46
and they tend to vary as gradients,
107
271000
3000
és grádienst alkotva különböznek,
04:49
from a bird's-eye perspective at least.
108
274000
4000
legalábbis madártávlatból nézve.
04:53
And since there are many genetic variants,
109
278000
2000
Mivel sok genetikai variáns van,
04:55
and they have different such gradients,
110
280000
3000
és ezeknek különböző ilyen grádienseik vannak,
04:58
this means that if we determine a DNA sequence --
111
283000
3000
ez azt jelenti, hogy ha meghatározunk egy DNS-szekvenciát --
05:01
a genome from one individual --
112
286000
3000
egy egyénből származó genomot --
05:04
we can quite accurately estimate
113
289000
2000
elég pontosan meg tudjuk becsülni,
05:06
where that person comes from,
114
291000
2000
honnan származik az a személy,
05:08
provided that its parents or grandparents
115
293000
2000
feltéve, hogy a szülei vagy nagyszülei
05:10
haven't moved around too much.
116
295000
3000
nem költöztek túl sokat.
05:13
But does this then mean,
117
298000
2000
De akkor ez azt jelenti,
05:15
as many people tend to think,
118
300000
2000
ahogy sok ember hajlamos gondolni,
05:17
that there are huge genetic differences between groups of people --
119
302000
3000
hogy hatalmas genetikai különbségek vannak az embercsoportok között --
05:20
on different continents, for example?
120
305000
2000
például a különböző kontinenseken?
05:22
Well we can begin to ask those questions also.
121
307000
3000
Nos, elkezdhetjük feltenni ezeket a kérdéseket is.
05:25
There is, for example, a project that's underway
122
310000
3000
Van például egy projekt,
05:28
to sequence a thousand individuals --
123
313000
2000
ami megszekvenál ezer egyedet
05:30
their genomes -- from different parts of the world.
124
315000
3000
- a genomjukat-, a világ különböző részeiből.
05:33
They've sequenced 185 Africans
125
318000
3000
Már megszekvenáltak 185 afrikait
05:36
from two populations in Africa.
126
321000
3000
Afrika két populációjából.
05:39
[They've] sequenced approximately equally [as] many people
127
324000
3000
Körülbelül ugyanennyi embert szekvenáltak meg
05:42
in Europe and in China.
128
327000
3000
Európában és Kínában.
05:45
And we can begin to say how much variance do we find,
129
330000
3000
És megint megkérdezhetjük, mennyi eltérést találunk,
05:48
how many letters that vary
130
333000
3000
hány olyan betűt, amelyek legalább egyben
05:51
in at least one of those individual sequences.
131
336000
3000
különböznek ezek közül az egyedek közül.
05:54
And it's a lot: 38 million variable positions.
132
339000
4000
Ez rengeteg: 38 millió változékony pozíció.
05:58
But we can then ask: Are there any absolute differences
133
343000
3000
De azt is megkérdezhetjük: vannak-e teljes
06:01
between Africans and non-Africans?
134
346000
2000
különbségek az afrikaiak és a nem-afrikaiak között?
06:03
Perhaps the biggest difference
135
348000
2000
Talán a legnagyobb különbséget
06:05
most of us would imagine existed.
136
350000
2000
legtöbbünk el tudná képzelni.
06:07
And with absolute difference --
137
352000
2000
És teljes különbséggel --
06:09
and I mean a difference
138
354000
2000
olyan különbségre gondolok,
06:11
where people inside Africa at a certain position,
139
356000
3000
ahol az Afrikán belüli embereknek egy adott pozícióban,
06:14
where all individuals -- 100 percent -- have one letter,
140
359000
3000
ahol minden egyednek -- 100 % -- egy betűje van,
06:17
and everybody outside Africa has another letter.
141
362000
4000
és mindenkinek Afrikán kívül egy másik betűje.
06:21
And the answer to that, among those millions of differences,
142
366000
3000
Erre az a válasz, hogy aközött a sok millió különbség között
06:24
is that there is not a single such position.
143
369000
3000
nincs egy ilyen pozíció sem.
06:29
This may be surprising.
144
374000
2000
Ez talán meglepő.
06:31
Maybe a single individual is misclassified or so.
145
376000
3000
Talán egy egyedet rosszul határoztak meg, vagy ilyesmi.
06:34
So we can relax the criterion a bit
146
379000
2000
Úgyhogy lazíthatunk kicsit a kritériumon
06:36
and say: How many positions do we find
147
381000
2000
és azt kérdezhetjük: hány olyan pozíciót találunk,
06:38
where 95 percent of people in Africa have
148
383000
2000
ahol az afrikai emberek 95%-ának
06:40
one variant,
149
385000
2000
egy variánsa van,
06:42
95 percent another variant,
150
387000
2000
95%-nak egy másik variánsa,
06:44
and the number of that is 12.
151
389000
2000
és ez a szám 12.
06:46
So this is very surprising.
152
391000
2000
Ez nagyon meglepő.
06:48
It means that when we look at people
153
393000
2000
Ez azt jelenti, hogy ha megvizsgáljuk az embereket,
06:50
and see a person from Africa
154
395000
3000
és megnézünk egy személyt Afrikából
06:53
and a person from Europe or Asia,
155
398000
3000
egyet Európából vagy Ázsiából,
06:56
we cannot, for a single position in the genome with 100 percent accuracy,
156
401000
4000
a genom egy adott pozíciójára nem tudjuk megjósolni 100% pontossággal,
07:00
predict what the person would carry.
157
405000
2000
hogy az illető mit hordoz.
07:02
And only for 12 positions
158
407000
2000
És csak 12 pozícióra
07:04
can we hope to be 95 percent right.
159
409000
4000
remélhetjük, hogy 95%-ban pontos.
07:08
This may be surprising,
160
413000
2000
Ez talán meglepő,
07:10
because we can, of course, look at these people
161
415000
2000
mert természetesen megnézhetjük ezeket az embereket,
07:12
and quite easily say where they or their ancestors came from.
162
417000
4000
és elég könnyen megmondhatjuk, hogy ők vagy az őseik honnan származnak.
07:16
So what this means now
163
421000
2000
Szóval ez azt jelenti,
07:18
is that those traits we then look at
164
423000
2000
hogy azok a jellegek, amiket vizsgálunk,
07:20
and so readily see --
165
425000
2000
és olyan könnyen meglátunk
07:22
facial features, skin color, hair structure --
166
427000
3000
- az arcvonások, a bőrszín, a haj szerkezete -
07:25
are not determined by single genes with big effects,
167
430000
4000
nem nagy hatású egyedi gének által vannak meghatározva,
07:29
but are determined by many different genetic variants
168
434000
3000
hanem sok különböző genetikai változat által,
07:32
that seem to vary in frequency
169
437000
2000
amelyek úgy tűnik, hogy gyakoriságban különböznek
07:34
between different parts of the world.
170
439000
2000
a világ különböző részein.
07:36
There is another thing with those traits
171
441000
3000
Van még valami ezekkel a jellegekkel kapcsolatban,
07:39
that we so easily observe in each other
172
444000
3000
amiket olyan könnyen megfigyelünk egymásban,
07:42
that I think is worthwhile to consider,
173
447000
2000
amit úgy gondolom, érdemes figyelembe venni,
07:44
and that is that, in a very literal sense,
174
449000
3000
és ez az, hogy a szó szoros értelmében
07:47
they're really on the surface of our bodies.
175
452000
3000
hogy a testünk felszínén vannak.
07:50
They are what we just said --
176
455000
2000
Ezek azok, amikről az előbb beszéltünk,
07:52
facial features, hair structure, skin color.
177
457000
3000
az arcvonások, a bőrszín, a haj szerkezete.
07:55
There are also a number of features
178
460000
2000
Van számos olyan jellegzetesség is,
07:57
that vary between continents like that
179
462000
2000
amely különbözik a kontinensek között, mint az,
07:59
that have to do with how we metabolize food that we ingest,
180
464000
4000
aminek köze van ahhoz, hogyan alakítjuk át az ételt,
08:03
or that have to do
181
468000
2000
amit megemésztünk, vagy ahhoz,
08:05
with how our immune systems deal with microbes
182
470000
3000
hogy immunrendszerünk hogyan küzd a mikrobák ellen,
08:08
that try to invade our bodies.
183
473000
2000
amelyek megpróbálnak behatolni a testünkbe.
08:10
But so those are all parts of our bodies
184
475000
2000
De ezek testünknek azok a részei,
08:12
where we very directly interact with our environment,
185
477000
3000
ahol nagyon közvetlenül kölcsönhatásban vagyunk a természettel,
08:15
in a direct confrontation, if you like.
186
480000
4000
egy közvetlen konfrontációban, ha úgy tetszik.
08:19
It's easy to imagine
187
484000
2000
Könnyű elképzelni,
08:21
how particularly those parts of our bodies
188
486000
2000
hogy főleg testünk ezen részei voltak azok,
08:23
were quickly influenced by selection from the environment
189
488000
3000
amelyekre gyorsan hatott a környezetből származó szelekció,
08:26
and shifted frequencies of genes
190
491000
2000
és megváltoztatta azoknak a géneknek a gyakoriságát,
08:28
that are involved in them.
191
493000
2000
amelyek bennük részt vesznek.
08:30
But if we look on other parts of our bodies
192
495000
3000
De ha a testünk más részeit nézzük,
08:33
where we don't directly interact with the environment --
193
498000
2000
ahol nem érintkezünk közvetlenül a környezettel,
08:35
our kidneys, our livers, our hearts --
194
500000
3000
-a vesénket, májunkat, szívünket-
08:38
there is no way to say,
195
503000
2000
nem lehet megmondani
08:40
by just looking at these organs,
196
505000
2000
csupán ránézésre,
08:42
where in the world they would come from.
197
507000
3000
hogy a világ mely részéből származnak.
08:46
So there's another interesting thing
198
511000
2000
Tehát van még egy érdekes dolog,
08:48
that comes from this realization
199
513000
3000
ami abból a felismerésből származik,
08:51
that humans have a recent common origin in Africa,
200
516000
4000
hogy az embereknek nem régi közös eredetük van Afrikában,
08:55
and that is that when those humans emerged
201
520000
3000
és ez az, hogy amikor az emberek megjelentek,
08:58
around 100,000 years ago or so,
202
523000
2000
körülbelül 100 ezer évvel ezelőtt,
09:00
they were not alone on the planet.
203
525000
2000
nem voltak egyedül a bolygón.
09:02
There were other forms of humans around,
204
527000
3000
Másfajta emberek is voltak,
09:05
most famously perhaps, Neanderthals --
205
530000
3000
a leghíresebbek talán a Neander-völgyiek --
09:08
these robust forms of humans,
206
533000
2000
ezek a robusztus fajta emberek,
09:10
compared to the left here
207
535000
2000
összehasonlítva a bal oldalon lévőt
09:12
with a modern human skeleton on the right --
208
537000
4000
a jobb oldalon lévő modern emberi csontvázzal --
09:16
that existed in Western Asia and Europe
209
541000
3000
akik Nyugat-Ázsiában és Európában léteztek,
09:19
since several hundreds of thousands of years.
210
544000
2000
sok százezer év óta.
09:21
So an interesting question is,
211
546000
2000
Tehát érdekes kérdés,
09:23
what happened when we met?
212
548000
2000
hogy mi történt, amikor találkoztunk?
09:25
What happened to the Neanderthals?
213
550000
2000
Mi történt a Neander-völgyiekkel?
09:27
And to begin to answer such questions,
214
552000
2000
Azért, hogy az ilyen kérdésekre elkezdjünk válaszolni,
09:29
my research group -- since over 25 years now --
215
554000
4000
a kutatócsoportom -- most már több, mint 25 éve --
09:33
works on methods to extract DNA
216
558000
2000
olyan módszereken dolgozik, hogy kivonjuk a DNS-t
09:35
from remains of Neanderthals
217
560000
2000
a Neander-völgyiek maradványaiból
09:37
and extinct animals
218
562000
2000
és olyan kihalt állatok maradványaiból,
09:39
that are tens of thousands of years old.
219
564000
3000
amelyek több tízezer évesek.
09:42
So this involves a lot of technical issues
220
567000
3000
Ez sok technikai kérdést foglal magában,
09:45
in how you extract the DNA,
221
570000
2000
mint hogy kell kivonni a DNS-t,
09:47
how you convert it to a form you can sequence.
222
572000
3000
hogy kell átalakítani olyan alakba, hogy meg lehessen szekvenálni.
09:50
You have to work very carefully
223
575000
2000
Nagyon óvatosan kell dolgozni,
09:52
to avoid contamination of experiments
224
577000
3000
hogy elkerüljük a saját DNS-ünkkel
09:55
with DNA from yourself.
225
580000
3000
való szennyeződést.
09:58
And this then, in conjunction with these methods
226
583000
3000
Aztán ez, egyetértésben ezekkel a módszerekkel,
10:01
that allow very many DNA molecules to be sequenced very rapidly,
227
586000
4000
amelyek lehetővé teszik sok DNS-molekula gyors megszekvenálását,
10:05
allowed us last year
228
590000
2000
lehetővé tette számunkra a múlt évben,
10:07
to present the first version of the Neanderthal genome,
229
592000
3000
hogy bemutassuk a Neander-völgyi genom első verzióját,
10:10
so that any one of you
230
595000
2000
úgyhogy bárki önök közül
10:12
can now look on the Internet, on the Neanderthal genome,
231
597000
2000
megnézheti az Internetet, a Neander-völgyi genomot,
10:14
or at least on the 55 percent of it
232
599000
3000
vagy legalábbis annak 55%-át,
10:17
that we've been able to reconstruct so far.
233
602000
3000
amelyet mostanáig rekonstruálni tudtunk.
10:20
And you can begin to compare it to the genomes
234
605000
2000
És elkezdhetik összehasonlítani
10:22
of people who live today.
235
607000
3000
a ma élő emberek genomjával.
10:25
And one question
236
610000
2000
Egy kérdés, amit
10:27
that you may then want to ask
237
612000
2000
talán majd fel akarnak tenni,
10:29
is, what happened when we met?
238
614000
2000
hogy mi történt, amikor találkoztunk?
10:31
Did we mix or not?
239
616000
2000
Keveredtünk vagy sem?
10:33
And the way to ask that question
240
618000
2000
Erre a kérdésre úgy tudunk válaszolni,
10:35
is to look at the Neanderthal that comes from Southern Europe
241
620000
3000
hogy megvizsgáljuk a Neander-völgyi embert, amely Dél-Európából származik,
10:38
and compare it to genomes
242
623000
2000
és összehasonlítjuk a genomját
10:40
of people who live today.
243
625000
2000
a ma élő emberekével.
10:42
So we then look
244
627000
2000
Ehhez szükségünk van
10:44
to do this with pairs of individuals,
245
629000
2000
egyének párjaira,
10:46
starting with two Africans,
246
631000
2000
kezdve két afrikaival,
10:48
looking at the two African genomes,
247
633000
2000
megvizsgáljuk a két afrikai genomot,
10:50
finding places where they differ from each other,
248
635000
3000
olyan helyeket keresve, ahol különböznek egymástól,
10:53
and in each case ask: What is a Neanderthal like?
249
638000
3000
és minden esetben megkérdezzük: Milyen a Neander-völgyi ember?
10:56
Does it match one African or the other African?
250
641000
3000
Összeillik-e az egyik vagy a másik afrikaival?
10:59
We would expect there to be no difference,
251
644000
3000
Azt várnánk, hogy nincs különbség,
11:02
because Neanderthals were never in Africa.
252
647000
2000
mivel a Neander-völgyi ember sosem volt Afrikában.
11:04
They should be equal, have no reason to be closer
253
649000
3000
Egyenlőknek kell lenniük, nincs ok arra,
11:07
to one African than another African.
254
652000
3000
hogy közelebb álljon az egyik afrikaihoz, mint a másikhoz.
11:10
And that's indeed the case.
255
655000
2000
Valóban így is van.
11:12
Statistically speaking, there is no difference
256
657000
2000
Statisztikailag nincs különbség
11:14
in how often the Neanderthal matches one African or the other.
257
659000
4000
abban, milyen gyakran illik össze a Neander-völgyi az egyik vagy a másik afrikaival.
11:18
But this is different
258
663000
2000
De más a helyzet akkor,
11:20
if we now look at the European individual and an African.
259
665000
4000
ha az európai és az egyik afrikai egyedet vesszük.
11:24
Then, significantly more often,
260
669000
3000
Ekkor, szignifikánsan gyakrabban
11:27
does a Neanderthal match the European
261
672000
2000
illik össze a Neander-völgyi az európaival,
11:29
rather than the African.
262
674000
2000
mint az afrikaival.
11:31
The same is true if we look at a Chinese individual
263
676000
3000
Ugyanez igaz akkor, ha a kínai egyént vesszük
11:34
versus an African,
264
679000
2000
az afrikaival szemben,
11:36
the Neanderthal will match the Chinese individual more often.
265
681000
4000
a Neander-völgyi gyakrabban illik össze a kínaival.
11:40
This may also be surprising
266
685000
2000
Ez szintén meglepő lehet,
11:42
because the Neanderthals were never in China.
267
687000
2000
mivel a Neander-völgyi emberek sosem voltak Kínában.
11:44
So the model we've proposed to explain this
268
689000
4000
A modell, amit ennek a magyarázatára javaslunk az,
11:48
is that when modern humans came out of Africa
269
693000
2000
hogy amikor a modern emberek kirajzottak Afrikából
11:50
sometime after 100,000 years ago,
270
695000
3000
valamikor 100 ezer évvel ezelőtt,
11:53
they met Neanderthals.
271
698000
2000
találkoztak a Neander-völgyi emberekkel.
11:55
Presumably, they did so first in the Middle East,
272
700000
3000
Feltehetően ez először a Közel-Keleten történt meg,
11:58
where there were Neanderthals living.
273
703000
2000
ahol akkortájt éltek a Neander-völgyi emberek.
12:00
If they then mixed with each other there,
274
705000
2000
Ha akkor keveredtek egymással,
12:02
then those modern humans
275
707000
2000
utána azok a modern emberek,
12:04
that became the ancestors
276
709000
2000
akik mindenki ősei lettek
12:06
of everyone outside Africa
277
711000
2000
Afrikán kívül,
12:08
carried with them this Neanderthal component in their genome
278
713000
3000
magukkal vitték ezt a neandervölgyi komponenst a genomjukban
12:11
to the rest of the world.
279
716000
2000
a világ többi részére.
12:13
So that today, the people living outside Africa
280
718000
3000
Úgyhogy ma az Afrikán kívül élő emberek
12:16
have about two and a half percent of their DNA
281
721000
3000
DNS-ének körülbelül két és fél százaléka
12:19
from Neanderthals.
282
724000
2000
a Neander-völgyiektől származik.
12:21
So having now a Neanderthal genome
283
726000
3000
Most, hogy birtokában vagyunk a Neander-völgyi genomnak
12:24
on hand as a reference point
284
729000
2000
mint referenciapontnak,
12:26
and having the technologies
285
731000
2000
és birtokában vagyunk a technológiának,
12:28
to look at ancient remains
286
733000
2000
amellyel megvizsgálhatjuk az ősi maradványokat
12:30
and extract the DNA,
287
735000
2000
és kivonhatjuk a DNS-t,
12:32
we can begin to apply them elsewhere in the world.
288
737000
4000
elkezdhetjük felhasználni őket máshol a világban.
12:36
And the first place we've done that is in Southern Siberia
289
741000
3000
Az első hely, ahol ezt megtettük, Dél-Szibéria
12:39
in the Altai Mountains
290
744000
2000
az Altáj-hegységben,
12:41
at a place called Denisova,
291
746000
2000
egy Gyenyiszova (Denisiva) nevű helyen,
12:43
a cave site in this mountain here,
292
748000
2000
egy barlangban ezen a hegyen,
12:45
where archeologists in 2008
293
750000
3000
ahol a régészek 2008-ban
12:48
found a tiny little piece of bone --
294
753000
2000
egy ici-pici csontdarabot találtak --
12:50
this is a copy of it --
295
755000
2000
ez egy másolata --
12:52
that they realized came from the last phalanx
296
757000
4000
amelyről kiderítették, hogy egy rózsaszínű ember kisujjának
12:56
of a little finger of a pinky of a human.
297
761000
3000
az utolsó ujjpercéből származik.
12:59
And it was well enough preserved
298
764000
2000
Ez elég jól megőrződött ahhoz,
13:01
so we could determine the DNA from this individual,
299
766000
3000
hogy meg tudjuk határozni a DNS-t ebből az egyedből,
13:04
even to a greater extent
300
769000
2000
még nagyobb mértékben is,
13:06
than for the Neanderthals actually,
301
771000
2000
mint a Neander-völgyiét,
13:08
and start relating it to the Neanderthal genome
302
773000
2000
és elkezdhessük összekapcsolni a Neander-völgyi genommal
13:10
and to people today.
303
775000
3000
valamint a ma élő emberekével.
13:13
And we found that this individual
304
778000
2000
Azt találtuk, hogy ez az egyednek
13:15
shared a common origin for his DNA sequences
305
780000
3000
közös őse volt a DNS-szekvenciája alapján
13:18
with Neanderthals around 640,000 years ago.
306
783000
4000
a Neander-völgyi emberrel 640 ezer évvel ezelőtt.
13:22
And further back, 800,000 years ago
307
787000
3000
És még jobban visszafelé haladva az időben, 800 ezer évvel ezelőtt
13:25
is there a common origin
308
790000
2000
közös eredete van
13:27
with present day humans.
309
792000
2000
napjaink embereivel.
13:29
So this individual comes from a population
310
794000
2000
Tehát ez az egyed egy olyan populációból származik,
13:31
that shares an origin with Neanderthals,
311
796000
3000
amely közös eredetű a Neander-völgyiekkel,
13:34
but far back and then have a long independent history.
312
799000
3000
de azóta hosszú független története van.
13:37
We call this group of humans,
313
802000
2000
Az embereknek ezt a csoportját,
13:39
that we then described for the first time
314
804000
2000
amelyet akkor először írtunk le
13:41
from this tiny, tiny little piece of bone,
315
806000
2000
ebből a pici, pici csontdarabból,
13:43
the Denisovans,
316
808000
2000
Gyenyiszovaiaknak hívjuk
13:45
after this place where they were first described.
317
810000
3000
az után a hely után, ahol először leírták őket.
13:48
So we can then ask for Denisovans
318
813000
3000
Tehát megkérdezhetjük a Gyenyiszovaiakkal kapcsolatban
13:51
the same things as for the Neanderthals:
319
816000
2000
ugyanazt, mint a Neander-völgyiekkel kapcsolatban:
13:53
Did they mix with ancestors of present day people?
320
818000
4000
Keveredtek-e a mai emberek őseivel?
13:57
If we ask that question,
321
822000
2000
Ha feltesszük ezt a kérdést,
13:59
and compare the Denisovan genome
322
824000
2000
és összehasonlítjuk a Gyenyiszovai DNS-t
14:01
to people around the world,
323
826000
2000
az emberekével szerte a világon,
14:03
we surprisingly find
324
828000
2000
meglepő módon nem találjuk
14:05
no evidence of Denisovan DNA
325
830000
2000
bizonyítékát a Gyenyiszovai DNS-nek
14:07
in any people living even close to Siberia today.
326
832000
5000
a ma élő emberekben, még azokban sem, akik Szibériához közel élnek.
14:12
But we do find it in Papua New Guinea
327
837000
2000
Azonban megtaláljuk Pápua-Új-Guineában
14:14
and in other islands in Melanesia and the Pacific.
328
839000
4000
és más melanéziai és óceániai szigeteken.
14:18
So this presumably means
329
843000
2000
Ez tehát feltehetően azt jelenti,
14:20
that these Denisovans had been more widespread in the past,
330
845000
3000
hogy ezek a Gyenyiszovai emberek a múltban jobban szétterjedtek
14:23
since we don't think that the ancestors of Melanesians
331
848000
3000
mivel nem hisszük, hogy a melanéziai emberek ősei
14:26
were ever in Siberia.
332
851000
2000
valaha is Szibériában voltak.
14:28
So from studying
333
853000
2000
Tehát ezen kihalt emberek
14:30
these genomes of extinct humans,
334
855000
3000
genomjának a tanulmányozásából
14:33
we're beginning to arrive at a picture of what the world looked like
335
858000
3000
kezd kirajzolódni egy kép arról, hogyan nézett ki a világ,
14:36
when modern humans started coming out of Africa.
336
861000
3000
amikor a modern emberek elkezdtek kirajzani Afrikából.
14:39
In the West, there were Neanderthals;
337
864000
3000
Nyugaton ott voltak a Neander-völgyiek;
14:42
in the East, there were Denisovans --
338
867000
2000
keleten a Gyenyiszovaiak --
14:44
maybe other forms of humans too
339
869000
2000
talán másfajta emberek is,
14:46
that we've not yet described.
340
871000
2000
amelyeket még nem írtunk le.
14:48
We don't know quite where the borders between these people were,
341
873000
3000
Nem egészen tudjuk, hol volt a határ ezek között az emberek között,
14:51
but we know that in Southern Siberia,
342
876000
2000
de azt tudjuk, hogy Dél-Szibériában
14:53
there were both Neanderthals and Denisovans
343
878000
2000
Neander-völgyiek és Gyenyiszovaiak is voltak,
14:55
at least at some time in the past.
344
880000
3000
legalábbis a múlt egy bizonyos időszakában.
14:58
Then modern humans emerged somewhere in Africa,
345
883000
3000
Aztán a modern emberek előbukkantak valahol Afrikában,
15:01
came out of Africa, presumably in the Middle East.
346
886000
3000
eljöttek Afrikából, feltehetően a Közel-Keletre.
15:04
They meet Neanderthals, mix with them,
347
889000
3000
Találkoztak a Neander-völgyiekkel, keveredtek velük,
15:07
continue to spread over the world,
348
892000
3000
tovább terjeszkedtek szerte a világon,
15:10
and somewhere in Southeast Asia,
349
895000
3000
és valahol Délkelet-Ázsiában
15:13
they meet Denisovans and mix with them
350
898000
2000
találkoztak a Gyenyiszovaiakkal és keveredtek velük,
15:15
and continue on out into the Pacific.
351
900000
3000
majd folytatták a terjeszkedést a Csendes-óceán felé.
15:18
And then these earlier forms of humans disappear,
352
903000
3000
Aztán ezek a korai emberformák eltűntek,
15:21
but they live on a little bit today
353
906000
3000
de egy kicsit tovább élnek ma is
15:24
in some of us --
354
909000
2000
néhányunkban --
15:26
in that people outside of Africa have two and a half percent of their DNA
355
911000
3000
azokban az emberekben Afrikán kívül, akiknek a DNS-ében
15:29
from Neanderthals,
356
914000
2000
két és fél százalék Neander-völgyi DNS van,
15:31
and people in Melanesia
357
916000
2000
és a melanéziai emberekben,
15:33
actually have an additional five percent approximately
358
918000
3000
akikben tulajdonképpen van még
15:36
from the Denisovans.
359
921000
3000
körülbelül 5% a Gyenyiszovaiakból.
15:39
Does this then mean that there is after all
360
924000
2000
Akkor ez azt jelenti-e hogy mégis csak van
15:41
some absolute difference
361
926000
2000
néhány abszolút eltérés
15:43
between people outside Africa and inside Africa
362
928000
3000
az Afrikán belül és kívül élő emberek között
15:46
in that people outside Africa
363
931000
2000
abban, hogy az Afrikán kívüli emberek
15:48
have this old component in their genome
364
933000
2000
birtokolják ezt a régi komponenst a genomjukban
15:50
from these extinct forms of humans,
365
935000
2000
ezektől a kihalt emberformáktól,
15:52
whereas Africans do not?
366
937000
2000
míg az afrikaiak nem?
15:54
Well I don't think that is the case.
367
939000
3000
Nos, nem hiszem, hogy ez a helyzet.
15:57
Presumably, modern humans
368
942000
2000
Feltehetően a modern emberek
15:59
emerged somewhere in Africa.
369
944000
2000
valahol Afrikában bukkantak fel.
16:01
They spread across Africa also, of course,
370
946000
3000
Elterjedtek Afrikában is, természetesen,
16:04
and there were older, earlier forms of humans there.
371
949000
3000
és voltak idősebb, korai emberformák is ott.
16:07
And since we mixed elsewhere,
372
952000
2000
És mivel máshol keveredtünk,
16:09
I'm pretty sure that one day,
373
954000
2000
egész biztos vagyok benne, hogy egy nap,
16:11
when we will perhaps have a genome
374
956000
2000
amikor talán lesz egy genomunk
16:13
of also these earlier forms in Africa,
375
958000
2000
ezekből a korai formákból is,
16:15
we will find that they have also mixed
376
960000
2000
azt fogjuk találni, hogy ők is keveredtek
16:17
with early modern humans in Africa.
377
962000
3000
a korai modern emberekkel Afrikában.
16:21
So to sum up,
378
966000
2000
Tehát összegezve,
16:23
what have we learned from studying genomes
379
968000
2000
mit tanultunk a mai emberek
16:25
of present day humans
380
970000
2000
és a kihalt emberek
16:27
and extinct humans?
381
972000
2000
genomjának tanulmányozásából?
16:29
We learn perhaps many things,
382
974000
2000
Talán sok dolgot tanulunk,
16:31
but one thing that I find sort of important to mention
383
976000
5000
de egy dolog, amit fontosnak tartok megemlíteni,
16:36
is that I think the lesson is that we have always mixed.
384
981000
3000
az, hogy azt hiszem, az a tanulság, hogy mindig keveredtünk.
16:39
We mixed with these earlier forms of humans,
385
984000
2000
Keveredtünk ezekkel a korai emberformákkal,
16:41
wherever we met them,
386
986000
2000
ahol csak találkoztunk velük,
16:43
and we mixed with each other ever since.
387
988000
4000
és mindig is keveredtünk egymással.
16:47
Thank you for your attention.
388
992000
2000
Köszönöm a figyelmüket.
16:49
(Applause)
389
994000
6000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Svante Pääbo - GeneticistSvante Pääbo explores human genetic evolution by analyzing DNA extracted from ancient sources, including mummies, an Ice Age hunter and the bone fragments of Neanderthals.
Why you should listen
Svante Pääbo's research on the DNA of human and nonhuman primates has exposed the key genetic changes that transformed our grunting ape-like ancestors into the charming latte-sipping humans we are today. As a director at the Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology in Leipzig, Germany, Pääbo and his team developed a technique of isolating and sequencing the DNA of creatures long extinct, using a variety of fragile, ancient source material from Homo sapiens and other human species.
His work shows that all humans trace their ancestry to a small population of Africans who later spread out across the world. We’ve also learned that Neanderthals, the short stocky hunters who disappeared 30,000 years ago, mated with the more modern human species and left their imprint deep within our genome. In 2007, Time named the Swedish biologist one of the 100 Most Influential People in the World for his work.
He says: "Neanderthals are not totally extinct. In some of us they live on, a little bit."
Svante Pääbo | Speaker | TED.com