TED2005
James Watson: How we discovered DNA
James Watson: Como descobrimos o ADN
Filmed:
Readability: 3.9
1,901,584 views
O vencedor do prémio Nobel James Watson abre o TED2005 com a franca e divertida história de como ele e o seu parceiro de investigação, Francis Crick, descobriram a estrutura do ADN.
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. Full bio
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
Well, I thought there would be a podium, so I'm a bit scared.
0
0
3000
Pensava que existiria um pódio,
pelo que estou um pouco assustado.
pelo que estou um pouco assustado.
00:28
(Laughter)
1
3000
3000
(Risos)
00:31
Chris asked me to tell again how we found the structure of DNA.
2
6000
3000
O Chris pediu-me que contasse mais uma vez
como descobrimos a estrutura do ADN
como descobrimos a estrutura do ADN
00:34
And since, you know, I follow his orders, I'll do it.
3
9000
3000
Como sabem, eu sigo as ordens dele,
assim o farei.
assim o farei.
00:37
But it slightly bores me.
4
12000
2000
Mas aborrece-me um bocado.
00:39
(Laughter)
5
14000
2000
(Risos)
00:41
And, you know, I wrote a book. So I'll say something --
6
16000
5000
Como sabem, escrevi um livro.
Por isso vou dizer qualquer coisa...
Por isso vou dizer qualquer coisa...
00:46
(Laughter)
7
21000
2000
(Risos)
00:48
-- I'll say a little about, you know, how the discovery was made,
8
23000
3000
Vou falar um pouco sobre
como fizemos a descoberta
como fizemos a descoberta
00:51
and why Francis and I found it.
9
26000
2000
e porque é que Francis e eu a descobrimos.
00:53
And then, I hope maybe I have at least five minutes to say
10
28000
4000
E depois espero que talvez
ainda tenha cinco minutos
ainda tenha cinco minutos
00:57
what makes me tick now.
11
32000
4000
para falar sobre o que me motiva agora.
01:01
In back of me is a picture of me when I was 17.
12
36000
5000
Atrás de mim está uma fotografia
de quando tinha 17 anos.
de quando tinha 17 anos.
01:06
I was at the University of Chicago, in my third year,
13
41000
3000
Estava na Universidade de Chicago,
no meu terceiro ano,
no meu terceiro ano,
01:09
and I was in my third year because the University of Chicago
14
44000
6000
e estava no meu terceiro ano
porque a Universidade de Chicago
porque a Universidade de Chicago
01:15
let you in after two years of high school.
15
50000
2000
deixava-nos entrar
depois de dois anos de liceu.
depois de dois anos de liceu.
01:17
So you -- it was fun to get away from high school -- (Laughter) --
16
52000
6000
Portanto era divertido escapar ao liceu
01:23
because I was very small, and I was no good in sports,
17
58000
3000
Porque eu era muito baixo,
e não era bom a desporto,
e não era bom a desporto,
01:26
or anything like that.
18
61000
1000
nem nada do género.
01:27
But I should say that my background -- my father was, you know,
19
62000
6000
Mas devo dizer que a minha formação...
o meu pai foi educado para ser
episcopalista e republicano.
episcopalista e republicano.
01:33
raised to be an Episcopalian and Republican,
20
68000
2000
01:35
but after one year of college, he became an atheist and a Democrat.
21
70000
5000
Mas depois de um ano na universidade,
eu tornei-me ateu e democrata.
eu tornei-me ateu e democrata.
01:40
(Laughter)
22
75000
3000
(Risos)
01:43
And my mother was Irish Catholic,
23
78000
2000
A minha mãe era católica irlandesa
01:45
and -- but she didn't take religion too seriously.
24
80000
5000
mas não levava a religião muito a sério.
01:50
And by the age of 11, I was no longer going to Sunday Mass,
25
85000
4000
Pelos meus 11 anos
eu já não ia à missa ao Domingo
eu já não ia à missa ao Domingo
01:54
and going on birdwatching walks with my father.
26
89000
4000
e ia passear com o meu pai
observar os pássaros.
observar os pássaros.
01:58
So early on, I heard of Charles Darwin.
27
93000
4000
Portanto, desde cedo,
que ouvi falar de Charles Darwin
que ouvi falar de Charles Darwin
02:02
I guess, you know, he was the big hero.
28
97000
3000
Suponho que vocês sabem,
ele era o grande herói.
ele era o grande herói.
02:05
And, you know, you understand life as it now exists through evolution.
29
100000
6000
E uma pessoa compreende a vida,
como ela existe agora, através da evolução.
como ela existe agora, através da evolução.
02:11
And at the University of Chicago I was a zoology major,
30
106000
4000
Na Universidade de Chicago
a minha área era a Zoologia.
a minha área era a Zoologia.
02:15
and thought I would end up, you know, if I was bright enough,
31
110000
3000
Eu pensava que iria acabar,
se fosse bastante esparto,
se fosse bastante esparto,
02:18
maybe getting a Ph.D. from Cornell in ornithology.
32
113000
5000
talvez com um doutoramento da Cornell
em Ornitologia.
em Ornitologia.
02:23
Then, in the Chicago paper, there was a review of a book
33
118000
6000
Foi então que, num jornal de Chicago,
saiu uma resenha dum livro
saiu uma resenha dum livro
02:29
called "What is Life?" by the great physicist, Schrodinger.
34
124000
4000
chamado "O que é a vida?"
do grande físico, Schrödinger.
do grande físico, Schrödinger.
02:33
And that, of course, had been a question I wanted to know.
35
128000
3000
E essa, como é óbvio, era uma pergunta
que eu queria saber.
que eu queria saber.
02:36
You know, Darwin explained life after it got started,
36
131000
3000
Darwin explicou a vida
depois dela ter começado,
depois dela ter começado,
02:39
but what was the essence of life?
37
134000
2000
mas qual era a essência da vida?
02:41
And Schrodinger said the essence was information
38
136000
4000
Schrödinger dizia que
a essência da vida era informação
a essência da vida era informação
02:45
present in our chromosomes, and it had to be present
39
140000
4000
presente nos nossos cromossomas,
e tinha de estar presente numa molécula.
e tinha de estar presente numa molécula.
02:49
on a molecule. I'd never really thought of molecules before.
40
144000
6000
Eu nunca tinha pensado em moléculas.
02:55
You know chromosomes, but this was a molecule,
41
150000
4000
Vocês sabem cromossomas,
mas esta era uma molécula,
mas esta era uma molécula,
02:59
and somehow all the information was probably present
42
154000
3000
e de algum modo toda a informação
estava provavelmente presente
numa forma digital.
numa forma digital.
03:02
in some digital form. And there was the big question
43
157000
4000
E existia a grande pergunta:
03:06
of, how did you copy the information?
44
161000
2000
como é que esta informação era copiada?
03:08
So that was the book. And so, from that moment on,
45
163000
5000
E esse era o livro.
A partir desse momento,
eu quis ser geneticista,
eu quis ser geneticista,
03:13
I wanted to be a geneticist --
46
168000
5000
compreender o gene e, através dele,
compreender a vida.
compreender a vida.
03:18
understand the gene and, through that, understand life.
47
173000
2000
03:20
So I had, you know, a hero at a distance.
48
175000
5000
Portanto eu tinha um herói à distância.
03:25
It wasn't a baseball player; it was Linus Pauling.
49
180000
2000
Não era um jogador de basebol,
era Linus Pauling.
era Linus Pauling.
03:27
And so I applied to Caltech and they turned me down.
50
182000
6000
Por isso candidatei-me à Caltech,
mas eles recusaram-me.
mas eles recusaram-me.
03:33
(Laughter)
51
188000
2000
(Risos)
03:35
So I went to Indiana,
52
190000
1000
Por isso fui para a Indiana
03:36
which was actually as good as Caltech in genetics,
53
191000
3000
que, aliás, era tão boa como
a Caltech em genética.
a Caltech em genética.
03:39
and besides, they had a really good basketball team. (Laughter)
54
194000
4000
Além disso, tinha uma equipa
de basquetebol mesmo boa.
de basquetebol mesmo boa.
03:43
So I had a really quite happy life at Indiana.
55
198000
3000
Pelo que eu vivi uma vida feliz na Indiana.
03:46
And it was at Indiana I got the impression
56
201000
3000
E foi na Indiana que fiquei com a impressão
03:49
that, you know, the gene was likely to be DNA.
57
204000
2000
de que o gene era provavelmente ADN.
03:51
And so when I got my Ph.D., I should go and search for DNA.
58
206000
4000
Portanto, quando acabasse o doutoramento,
eu devia tentar procurar o ADN.
eu devia tentar procurar o ADN.
03:55
So I first went to Copenhagen because I thought, well,
59
210000
6000
Por isso, primeiro fui para Copenhaga
porque pensei que talvez pudesse
vir a se bioquímico.
vir a se bioquímico.
04:01
maybe I could become a biochemist,
60
216000
1000
04:02
but I discovered biochemistry was very boring.
61
217000
3000
Mas descobri que a bioquímica
era muito aborrecida.
era muito aborrecida.
04:05
It wasn't going anywhere toward, you know, saying what the gene was;
62
220000
4000
e não estava a contribuir
para a descoberta do que era o gene,
para a descoberta do que era o gene,
04:09
it was just nuclear science. And oh, that's the book, little book.
63
224000
4000
era apenas ciência nuclear.
Este é o livro, o pequeno livro.
04:13
You can read it in about two hours.
64
228000
2000
Consegue-se lê-lo em cerca de duas horas.
04:15
And -- but then I went to a meeting in Italy.
65
230000
4000
Mas depois eu fui a um encontro em Itália.
04:19
And there was an unexpected speaker who wasn't on the program,
66
234000
5000
Houve um orador inesperado
que não estava no programa,
que não estava no programa,
04:24
and he talked about DNA.
67
239000
2000
que falou sobre o ADN.
04:26
And this was Maurice Wilkins. He was trained as a physicist,
68
241000
3000
Era Maurice Wilkins.
Tinha formação como físico.
04:29
and after the war he wanted to do biophysics, and he picked DNA
69
244000
4000
Depois da guerra quis estudar biofísica,
e começou a trabalhar no ADN
e começou a trabalhar no ADN
04:33
because DNA had been determined at the Rockefeller Institute
70
248000
3000
porque no Instituto Rockefeller
tinham descoberto
tinham descoberto
04:36
to possibly be the genetic molecules on the chromosomes.
71
251000
4000
que o ADN provavelmente eram
as moléculas genéticas dos cromossomas.
as moléculas genéticas dos cromossomas.
04:40
Most people believed it was proteins.
72
255000
1000
A maior parte das pessoas
achava que eram proteínas.
achava que eram proteínas.
04:41
But Wilkins, you know, thought DNA was the best bet,
73
256000
4000
Mas Wilkins achava
que o ADN era a melhor aposta,
que o ADN era a melhor aposta,
04:45
and he showed this x-ray photograph.
74
260000
4000
e mostrou esta fotografia de raios X.
04:49
Sort of crystalline. So DNA had a structure,
75
264000
4000
Meio cristalina.
Portanto o ADN tinha a estrutura
04:53
even though it owed it to probably different molecules
76
268000
3000
apesar de, provavelmente
moléculas diferentes
moléculas diferentes
04:56
carrying different sets of instructions.
77
271000
2000
transportarem um conjunto
de instruções diferentes.
de instruções diferentes.
04:58
So there was something universal about the DNA molecule.
78
273000
2000
Havia alguma coisa universal
acerca da molécula do ADN.
acerca da molécula do ADN.
05:00
So I wanted to work with him, but he didn't want a former birdwatcher,
79
275000
5000
Eu quis trabalhar com ele,
mas ele não queria
um antigo observador de pássaros,
um antigo observador de pássaros,
05:05
and I ended up in Cambridge, England.
80
280000
1000
e eu acabei em Cambridge, na Inglaterra.
05:06
So I went to Cambridge,
81
281000
2000
Por isso fui para Cambridge,
05:08
because it was really the best place in the world then
82
283000
3000
porque era o melhor lugar
do mundo nessa altura
do mundo nessa altura
05:11
for x-ray crystallography. And x-ray crystallography is now a subject
83
286000
4000
para cristalografia de raios X.
A cristalografia de raios X é um tópico
estudado hoje nos laboratórios de química.
estudado hoje nos laboratórios de química.
05:15
in, you know, chemistry departments.
84
290000
2000
05:17
I mean, in those days it was the domain of the physicists.
85
292000
3000
Quero dizer, naquele tempo
era do domínio dos físicos.
era do domínio dos físicos.
05:20
So the best place for x-ray crystallography
86
295000
4000
Por isso o melhor lugar
para cristalografia de raios X
para cristalografia de raios X
05:24
was at the Cavendish Laboratory at Cambridge.
87
299000
3000
era o laboratório Cavendish em Cambridge.
05:27
And there I met Francis Crick.
88
302000
6000
E aí conheci Francis Crick.
Fui para lá sem o conhecer.
Ele tinha 35 anos. Eu tinha 23.
Ele tinha 35 anos. Eu tinha 23.
05:33
I went there without knowing him. He was 35. I was 23.
89
308000
3000
05:36
And within a day, we had decided that
90
311000
5000
E, em menos de um dia, decidimos
05:41
maybe we could take a shortcut to finding the structure of DNA.
91
316000
5000
que talvez pudéssemos usar um atalho
para descobrir a estrutura do ADN.
para descobrir a estrutura do ADN.
05:46
Not solve it like, you know, in rigorous fashion, but build a model,
92
321000
6000
Não descobrir a estrutura
em sentido estrito,
em sentido estrito,
mas construir um modelo. um electro-modelo,
usando as coordenadas do comprimento,
usando as coordenadas do comprimento,
05:52
an electro-model, using some coordinates of, you know,
93
327000
4000
05:56
length, all that sort of stuff from x-ray photographs.
94
331000
3000
todas essas coisas a partir
das fotografias de raios X.
das fotografias de raios X.
05:59
But just ask what the molecule -- how should it fold up?
95
334000
3000
mas apenas perguntar como é
que a molécula deveria dobrar-se?
que a molécula deveria dobrar-se?
06:02
And the reason for doing so, at the center of this photograph,
96
337000
4000
No centro desta fotografia,
é Linus Pauling.
é Linus Pauling.
06:06
is Linus Pauling. About six months before, he proposed
97
341000
3000
Cerca de seis meses depois
06:09
the alpha helical structure for proteins. And in doing so,
98
344000
4000
ele propôs a estrutura
da alfa-hélice para as proteínas.
da alfa-hélice para as proteínas.
E por causa disso
arrumou o homem à direita,
arrumou o homem à direita,
06:13
he banished the man out on the right,
99
348000
2000
06:15
Sir Lawrence Bragg, who was the Cavendish professor.
100
350000
3000
Sir Lawrence Bragg,
que era professor em Cavendish.
que era professor em Cavendish.
06:18
This is a photograph several years later,
101
353000
2000
Esta é uma fotografia
vários anos mais tarde,
vários anos mais tarde,
06:20
when Bragg had cause to smile.
102
355000
2000
quando Bragg teve razões para sorrir.
06:22
He certainly wasn't smiling when I got there,
103
357000
2000
Certamente não sorria
quando eu lá cheguei,
quando eu lá cheguei,
06:24
because he was somewhat humiliated by Pauling getting the alpha helix,
104
359000
4000
estava um pouco humilhado
porque Pauling conseguira a alfa-hélice,
porque Pauling conseguira a alfa-hélice,
06:28
and the Cambridge people failing because they weren't chemists.
105
363000
4000
e as pessoas em Cambridge tinham falhado
porque não eram químicos.
porque não eram químicos.
06:32
And certainly, neither Crick or I were chemists,
106
367000
5000
Na verdade, nem Crick
nem eu éramos químicos,
nem eu éramos químicos,
06:37
so we tried to build a model. And he knew, Francis knew Wilkins.
107
372000
6000
por isso tentámos construir um modelo.
E Francis conhecia Wilkins.
06:43
So Wilkins said he thought it was the helix.
108
378000
2000
Wilkins disse que achava
que era uma hélice.
que era uma hélice.
06:45
X-ray diagram, he thought was comparable with the helix.
109
380000
3000
Achava que o diagrama de raios X
era semelhante a uma hélice.
era semelhante a uma hélice.
06:48
So we built a three-stranded model.
110
383000
2000
e nós construímos
um modelo com três cadeias.
um modelo com três cadeias.
06:50
The people from London came up.
111
385000
2000
As pessoas de Londres vieram visitar-nos.
06:52
Wilkins and this collaborator, or possible collaborator,
112
387000
5000
Wilkins e a sua colaboradora,
ou possível colaboradora,
ou possível colaboradora,
06:57
Rosalind Franklin, came up and sort of laughed at our model.
113
392000
3000
Rosalind Franklin, vieram visitar-nos
e riram-se do nosso modelo.
e riram-se do nosso modelo.
07:00
They said it was lousy, and it was.
114
395000
2000
Disseram que era terrível, e era.
07:02
So we were told to build no more models; we were incompetent.
115
397000
5000
Disseram-nos para não construirmos
mais modelos, que éramos incompetentes.
mais modelos, que éramos incompetentes.
07:07
(Laughter)
116
402000
4000
(Risos)
07:11
And so we didn't build any models,
117
406000
2000
Não construímos mais modelos
07:13
and Francis sort of continued to work on proteins.
118
408000
3000
e Francis continuou
o seu trabalho com proteínas.
o seu trabalho com proteínas.
07:16
And basically, I did nothing. And -- except read.
119
411000
6000
E eu, basicamente,
não fiz nada, excepto ler.
não fiz nada, excepto ler.
07:22
You know, basically, reading is a good thing; you get facts.
120
417000
3000
Ler é uma coisa boa: obtemos factos.
07:25
And we kept telling the people in London
121
420000
3000
Continuámos a dizer às pessoas em Londres
que o Linus Pauling ia começar
a trabalhar no ADN.
a trabalhar no ADN.
07:28
that Linus Pauling's going to move on to DNA.
122
423000
2000
07:30
If DNA is that important, Linus will know it.
123
425000
2000
Se o ADN é assim tão importante,
o Linus vai sabê-lo
o Linus vai sabê-lo
07:32
He'll build a model, and then we're going to be scooped.
124
427000
2000
Vai construir um modelo
e nós ficávamos para trás.
e nós ficávamos para trás.
07:34
And, in fact, he'd written the people in London:
125
429000
2000
De facto, ele tinha escrito para Londres:
07:36
Could he see their x-ray photograph?
126
431000
3000
Podia ver a fotografia de raios X?
07:39
And they had the wisdom to say "no." So he didn't have it.
127
434000
3000
Tiveram a sensatez de dizer "não".
Por isso não conseguiu vê-la.
Por isso não conseguiu vê-la.
07:42
But there was ones in the literature.
128
437000
2000
Mas havia outras na literatura.
07:44
Actually, Linus didn't look at them that carefully.
129
439000
2000
Mas Linus não olhou para elas atentamente.
07:46
But about, oh, 15 months after I got to Cambridge,
130
441000
6000
Mas mais ou menos 15 meses
depois de eu chegar a Cambridge,
depois de eu chegar a Cambridge,
07:52
a rumor began to appear from Linus Pauling's son,
131
447000
3000
começou a espalhar-se o boato
de que o filho de Linus Pauling,
de que o filho de Linus Pauling,
07:55
who was in Cambridge, that his father was now working on DNA.
132
450000
4000
que estava em Cambridge, tinha dito
que o pai estava a trabalhar no ADN.
que o pai estava a trabalhar no ADN.
07:59
And so, one day Peter came in and he said he was Peter Pauling,
133
454000
4000
Um dia Peter visitou-me,
disse que era Peter Pauling
disse que era Peter Pauling
08:03
and he gave me a copy of his father's manuscripts.
134
458000
2000
e deu-me uma cópia
do manuscrito do seu pai.
do manuscrito do seu pai.
08:05
And boy, I was scared because I thought, you know, we may be scooped.
135
460000
6000
Meu deus, fiquei assustado porque pensei
que íamos ser ultrapassados.
que íamos ser ultrapassados.
08:11
I have nothing to do, no qualifications for anything.
136
466000
3000
Não tenho nada que fazer,
não tenho qualificações em nada.
não tenho qualificações em nada.
08:14
(Laughter)
137
469000
2000
(Risos)
08:16
And so there was the paper, and he proposed a three-stranded structure.
138
471000
6000
Apareceu um artigo científico,
e propunha uma estrutura com três cadeias.
e propunha uma estrutura com três cadeias.
08:22
And I read it, and it was just -- it was crap.
139
477000
2000
Eu li-o e basicamente era uma porcaria.
08:24
(Laughter)
140
479000
5000
(Risos)
08:29
So this was, you know, unexpected from the world's --
141
484000
3000
Era uma coisa inesperada...
08:32
(Laughter)
142
487000
2000
(Risos)
08:34
-- and so, it was held together by hydrogen bonds
143
489000
3000
... estava seguro por pontes de hidrogénio
entre fosfatos.
entre fosfatos.
08:37
between phosphate groups.
144
492000
2000
08:39
Well, if the peak pH that cells have is around seven,
145
494000
4000
Se o pH máximo que as células têm
é à volta de sete,
é à volta de sete,
08:43
those hydrogen bonds couldn't exist.
146
498000
3000
aquelas pontes de hidrogénio
não podiam existir.
não podiam existir.
08:46
We rushed over to the chemistry department and said,
147
501000
2000
Corremos para o departamento
de química e dissemos,
de química e dissemos,
08:48
"Could Pauling be right?" And Alex Hust said, "No." So we were happy.
148
503000
6000
"O Pauling pode estar certo?"
e Alex Hust disse: "Não".
e Alex Hust disse: "Não".
Por isso ficámos felizes.
08:54
(Laughter)
149
509000
2000
(Risos)
08:56
And, you know, we were still in the game, but we were frightened
150
511000
3000
Nós continuávamos na corrida,
mas estávamos preocupados
mas estávamos preocupados
08:59
that somebody at Caltech would tell Linus that he was wrong.
151
514000
4000
que alguém em CalTech pudesse dizer
a Linus que ele estava errado.
a Linus que ele estava errado.
09:03
And so Bragg said, "Build models."
152
518000
2000
Bragg disse: "Construam modelos"
09:05
And a month after we got the Pauling manuscript --
153
520000
4000
Um mês depois de termos tido acesso
ao manuscrito de Pauling...
ao manuscrito de Pauling...
09:09
I should say I took the manuscript to London, and showed the people.
154
524000
5000
Devo dizer que levei o manuscrito
para Londres e mostrei-lhes.
para Londres e mostrei-lhes.
09:14
Well, I said, Linus was wrong and that we're still in the game
155
529000
3000
Disse que Linus estava errado
e nós continuávamos na corrida
e nós continuávamos na corrida
09:17
and that they should immediately start building models.
156
532000
2000
e que eles deviam começar
logo a construir modelos.
logo a construir modelos.
09:19
But Wilkins said "no." Rosalind Franklin was leaving in about two months,
157
534000
5000
Mas o Wilkins disse não, Rosalind Franklin
ia-se embora dentro de dois meses
ia-se embora dentro de dois meses
09:24
and after she left he would start building models.
158
539000
3000
e depois de ela se ir embora
ele ia começar a construir modelos.
ele ia começar a construir modelos.
09:27
And so I came back with that news to Cambridge,
159
542000
4000
Voltei com essas notícias para Cambridge,
e Bragg disse: "Construam modelos"
09:31
and Bragg said, "Build models."
160
546000
1000
09:32
Well, of course, I wanted to build models.
161
547000
1000
Claro que eu queria construir modelos.
09:33
And there's a picture of Rosalind. She really, you know,
162
548000
6000
Esta é uma fotografia de Rosalind.
Em certo sentido, ela era química,
09:39
in one sense she was a chemist,
163
554000
2000
09:41
but really she would have been trained --
164
556000
2000
mas ela devia ter estudado...
09:43
she didn't know any organic chemistry or quantum chemistry.
165
558000
3000
ela não sabia química orgânica
nem química quântica.
nem química quântica.
09:46
She was a crystallographer.
166
561000
1000
Era cristalógrafa.
09:47
And I think part of the reason she didn't want to build models
167
562000
5000
Penso que, em parte,
ela não queria construir modelos,
ela não queria construir modelos,
09:52
was, she wasn't a chemist, whereas Pauling was a chemist.
168
567000
3000
porque não era química,
enquanto que Pauling era químico.
enquanto que Pauling era químico.
09:55
And so Crick and I, you know, started building models,
169
570000
5000
Portanto, Crick e eu começámos
a construir modelos,
a construir modelos,
10:00
and I'd learned a little chemistry, but not enough.
170
575000
3000
e eu aprendi um pouco de química,
mas não o suficiente.
mas não o suficiente.
10:03
Well, we got the answer on the 28th February '53.
171
578000
4000
Encontrámos a resposta
a 28 de Fevereiro de 1953.
a 28 de Fevereiro de 1953.
10:07
And it was because of a rule, which, to me, is a very good rule:
172
582000
4000
Foi por causa de uma regra
que, para mim, é uma regra muito boa:
que, para mim, é uma regra muito boa:
10:11
Never be the brightest person in a room, and we weren't.
173
586000
6000
Nunca sejas a pessoa mais esperta
presente, e nós não éramos.
presente, e nós não éramos.
10:17
We weren't the best chemists in the room.
174
592000
2000
Não éramos os melhores químicos presentes.
10:19
I went in and showed them a pairing I'd done,
175
594000
2000
Mostrei-lhes um emparelhamento
que eu tinha feito,
que eu tinha feito,
10:21
and Jerry Donohue -- he was a chemist -- he said, it's wrong.
176
596000
4000
e Jerry Donohue — era químico — disse:
10:25
You've got -- the hydrogen atoms are in the wrong place.
177
600000
3000
"Está errado. Tens os átomos
de hidrogénio no sítio errado".
de hidrogénio no sítio errado".
10:28
I just put them down like they were in the books.
178
603000
3000
Eu tinha-os posto
tal qual eles estavam nos livros.
tal qual eles estavam nos livros.
10:31
He said they were wrong.
179
606000
1000
Ele disse que estavam errados.
10:32
So the next day, you know, after I thought, "Well, he might be right."
180
607000
4000
Por isso no dia seguinte,
comecei a pensar:
comecei a pensar:
"Bem, talvez ele tenha razão"
10:36
So I changed the locations, and then we found the base pairing,
181
611000
4000
Modifiquei as localizações,
e depois encontrámos os pares das bases,
e depois encontrámos os pares das bases,
10:40
and Francis immediately said the chains run in absolute directions.
182
615000
3000
Francis disse que as cadeias estavam
organizadas em direcções absolutas.
organizadas em direcções absolutas.
10:43
And we knew we were right.
183
618000
2000
E nós soubemos que estávamos correctos.
10:45
So it was a pretty, you know, it all happened in about two hours.
184
620000
7000
Tudo isto aconteceu
em mais ou menos duas horas.
em mais ou menos duas horas.
10:52
From nothing to thing.
185
627000
4000
Do nada para tudo.
10:56
And we knew it was big because, you know, if you just put A next to T
186
631000
5000
Nós sabíamos que era importante
porque se pusesse A ao pé de T
porque se pusesse A ao pé de T
11:01
and G next to C, you have a copying mechanism.
187
636000
3000
e G ao pé de C,
tínhamos um mecanismo de cópia.
tínhamos um mecanismo de cópia.
11:04
So we saw how genetic information is carried.
188
639000
4000
Visualizámos como era transportada
a informação genética,
a informação genética,
11:08
It's the order of the four bases.
189
643000
1000
na ordem das quatro bases.
11:09
So in a sense, it is a sort of digital-type information.
190
644000
4000
Por isso, de certo modo,
é um tipo de informação digital.
é um tipo de informação digital.
11:13
And you copy it by going from strand-separating.
191
648000
5000
É copiada através da separação das cadeias.
11:18
So, you know, if it didn't work this way, you might as well believe it,
192
653000
8000
Se não funcionasse dessa maneira,
mais valia acreditar nisso,
mais valia acreditar nisso,
11:26
because you didn't have any other scheme.
193
661000
1000
porque não havia
mais nenhum mecanismo.
mais nenhum mecanismo.
11:27
(Laughter)
194
662000
3000
(Risos)
11:30
But that's not the way most scientists think.
195
665000
3000
Mas não era assim que pensava
a maior parte dos cientistas.
a maior parte dos cientistas.
11:33
Most scientists are really rather dull.
196
668000
3000
A maioria dos cientistas são aborrecidos.
11:36
They said, we won't think about it until we know it's right.
197
671000
2000
Disseram: "Não pensamos no assunto
até sabermos que está certo.
até sabermos que está certo.
11:38
But, you know, we thought, well, it's at least 95 percent right or 99 percent right.
198
673000
6000
Mas nós pensámos: "Pelos menos,
está 95% certo, ou 99% certo".
está 95% certo, ou 99% certo".
11:44
So think about it. The next five years,
199
679000
4000
Nos cinco anos seguintes,
11:48
there were essentially something like five references
200
683000
2000
houve qualquer coisa como cinco referências
11:50
to our work in "Nature" -- none.
201
685000
2000
do nosso trabalho na Nature — nada.
11:53
And so we were left by ourselves,
202
688000
2000
Por isso deixaram-nos em paz,
11:55
and trying to do the last part of the trio: how do you --
203
690000
5000
a tentar resolver a última parte da pista:
12:00
what does this genetic information do?
204
695000
4000
"O que é que esta informação genética faz?"
12:04
It was pretty obvious that it provided the information
205
699000
4000
Era bastante óbvio que fornecia
a informação a uma molécula de ARN,
a informação a uma molécula de ARN,
12:08
to an RNA molecule, and then how do you go from RNA to protein?
206
703000
3000
mas depois como passava
do ARN para a proteína?
do ARN para a proteína?
12:11
For about three years we just -- I tried to solve the structure of RNA.
207
706000
5000
Durante três anos tentei descobrir
a estrutura do ARN, sem resultados.
a estrutura do ARN, sem resultados.
12:16
It didn't yield. It didn't give good x-ray photographs.
208
711000
3000
Ele não fornecia
boas fotografias de raios X.
boas fotografias de raios X.
12:19
I was decidedly unhappy; a girl didn't marry me.
209
714000
3000
Eu estava decididamente infeliz;
uma rapariga não quis casar comigo.
uma rapariga não quis casar comigo.
12:22
It was really, you know, sort of a shitty time.
210
717000
3000
Foi mesmo um tempo de merda.
12:25
(Laughter)
211
720000
3000
(Risos)
12:28
So there's a picture of Francis and I before I met the girl,
212
723000
4000
Esta é uma fotografia comigo e Francis
antes de eu ter conhecido a rapariga,
antes de eu ter conhecido a rapariga,
12:32
so I'm still looking happy.
213
727000
1000
por isso ainda pareço feliz.
12:33
(Laughter)
214
728000
3000
(Risos)
12:36
But there is what we did when we didn't know
215
731000
3000
Mas eis o que fizemos quando
não soubemos o que fazer a seguir:
não soubemos o que fazer a seguir:
12:39
where to go forward: we formed a club and called it the RNA Tie Club.
216
734000
6000
formámos um clube e chamámos-lhe
o Clube da Gravata de ARN.
o Clube da Gravata de ARN.
12:45
George Gamow, also a great physicist, he designed the tie.
217
740000
4000
Geroge Gamow, também um grande físico,
criou a gravata.
criou a gravata.
12:49
He was one of the members. The question was:
218
744000
3000
Era um dos membros. A questão era:
12:52
How do you go from a four-letter code
219
747000
2000
Como passar de um código de 4 letras
12:54
to the 20-letter code of proteins?
220
749000
2000
para o código de 20 letras das proteínas?
12:56
Feynman was a member, and Teller, and friends of Gamow.
221
751000
5000
Feynman era membro, e Teller,
e amigos de Gamow.
e amigos de Gamow.
13:01
But that's the only -- no, we were only photographed twice.
222
756000
6000
Mas essa é a única — não, nós fomos
fotografados duas vezes.
fotografados duas vezes.
13:07
And on both occasions, you know, one of us was missing the tie.
223
762000
3000
Nas duas ocasiões,
um de nós não tinha a gravata.
um de nós não tinha a gravata.
13:10
There's Francis up on the upper right,
224
765000
3000
Ali está Francis no canto superior direito,
13:13
and Alex Rich -- the M.D.-turned-crystallographer -- is next to me.
225
768000
5000
e Alex Rich — médico cristalógrafo —
está ao meu lado,
está ao meu lado,
13:18
This was taken in Cambridge in September of 1955.
226
773000
4000
Esta foi tirada em Cambridge
em Setembro de 1955.
em Setembro de 1955.
13:22
And I'm smiling, sort of forced, I think,
227
777000
6000
Penso que estou a sorrir de modo forçado
13:28
because the girl I had, boy, she was gone.
228
783000
3000
por causa da rapariga que eu tinha,
ela tinha-se ido embora.
ela tinha-se ido embora.
13:31
(Laughter)
229
786000
4000
(Risos)
13:35
And so I didn't really get happy until 1960,
230
790000
5000
Por isso, não fiquei nada feliz até 1960,
13:40
because then we found out, basically, you know,
231
795000
4000
porque foi nessa altura que descobrimos
13:44
that there are three forms of RNA.
232
799000
2000
que existiam três formas de ARN.
13:46
And we knew, basically, DNA provides the information for RNA.
233
801000
3000
E nós sabíamos que o ADN
fornece a informação ao ARN
fornece a informação ao ARN
13:49
RNA provides the information for protein.
234
804000
2000
e o ARN fornece a informação às proteínas.
13:51
And that let Marshall Nirenberg, you know, take RNA -- synthetic RNA --
235
806000
5000
Isso levou Marshall Nirenberg
a pegar em ARN — ARN sintético —
a pegar em ARN — ARN sintético —
13:56
put it in a system making protein. He made polyphenylalanine,
236
811000
6000
e a pô-lo num sistema a criar proteínas.
Criou polifenilalanina,
14:02
polyphenylalanine. So that's the first cracking of the genetic code,
237
817000
8000
Essa foi a primeira descodificação
do código genético,
do código genético,
14:10
and it was all over by 1966.
238
825000
2000
E tudo acabou por volta de 1966.
14:12
So there, that's what Chris wanted me to do, it was --
239
827000
3000
Pronto, isto era
o que Chris queria que eu fizesse.
o que Chris queria que eu fizesse.
14:15
so what happened since then?
240
830000
4000
E o que é que aconteceu desde essa altura?
14:19
Well, at that time -- I should go back.
241
834000
3000
Nessa altura, eu tenho que voltar atrás.
14:22
When we found the structure of DNA, I gave my first talk
242
837000
5000
Quando descobrimos a estrutura do ADN,
eu fiz a minha primeira palestra
eu fiz a minha primeira palestra
14:27
at Cold Spring Harbor. The physicist, Leo Szilard,
243
842000
3000
em Cold Spring Harbor.
O físico Leó Szilárd olhou para mim e disse:
"Vais patentear isso"?
"Vais patentear isso"?
14:30
he looked at me and said, "Are you going to patent this?"
244
845000
3000
14:33
And -- but he knew patent law, and that we couldn't patent it,
245
848000
5000
Mas ele conhecia as leis das patentes,
sabia que nós não a podíamos patentear,
sabia que nós não a podíamos patentear,
14:38
because you couldn't. No use for it.
246
853000
2000
porque não podíamos, não tinha utilidade.
14:40
(Laughter)
247
855000
2000
(Risos)
14:42
And so DNA didn't become a useful molecule,
248
857000
4000
Por isso o ADN não se tornou
uma molécula útil,
uma molécula útil,
14:46
and the lawyers didn't enter into the equation until 1973,
249
861000
5000
e os advogados não lhe deram
importância até 1973,
importância até 1973,
14:51
20 years later, when Boyer and Cohen in San Francisco
250
866000
5000
vinte anos depois, quando
Bowyer e Cohen em São Francisco
Bowyer e Cohen em São Francisco
14:56
and Stanford came up with their method of recombinant DNA,
251
871000
2000
e Stanford desenvolveram um método
de criar ADN recombinante
de criar ADN recombinante
14:58
and Stanford patented it and made a lot of money.
252
873000
3000
e Stanford patenteou-o e fez muito dinheiro.
15:01
At least they patented something
253
876000
1000
Pelo menos eles patentearam alguma coisa
15:02
which, you know, could do useful things.
254
877000
3000
que podia fazer alguma coisa de útil.
15:05
And then, they learned how to read the letters for the code.
255
880000
3000
Depois, aprenderam a ler
as letras do código
as letras do código
15:08
And, boom, we've, you know, had a biotech industry. And,
256
883000
5000
e, boom, nós temos a indústria biotécnica.
15:13
but we were still a long ways from, you know,
257
888000
7000
Mas estamos ainda a uma longa distância
de responder à pergunta
que dominou a minha infância,
que dominou a minha infância,
15:20
answering a question which sort of dominated my childhood,
258
895000
2000
15:22
which is: How do you nature-nurture?
259
897000
5000
e que é: como se desenvolve?
15:27
And so I'll go on. I'm already out of time,
260
902000
4000
Portanto, vou continuar.
Já estou a ficar sem tempo.
Já estou a ficar sem tempo.
15:31
but this is Michael Wigler, a very, very clever mathematician
261
906000
3000
Este é Michael Wigler, um matemático
muito inteligente que se tornou físico.
muito inteligente que se tornou físico.
15:34
turned physicist. And he developed a technique
262
909000
3000
Desenvolveu uma técnica
que nos vai permitir
que nos vai permitir
15:37
which essentially will let us look at sample DNA
263
912000
4000
analisar uma amostra de ADN
15:41
and, eventually, a million spots along it.
264
916000
2000
e, talvez, milhões de pontos
ao longo dessa amostra.
ao longo dessa amostra.
15:43
There's a chip there, a conventional one. Then there's one
265
918000
3000
Aquilo é um chip, um chip convencional.
15:46
made by a photolithography by a company in Madison
266
921000
3000
O outro é um chip criado
através de fotolitografia
através de fotolitografia
por uma empresa em Madison
chamada NimbleGen,
chamada NimbleGen,
15:49
called NimbleGen, which is way ahead of Affymetrix.
267
924000
5000
que está muito mais avançada
que a Affymetrix.
que a Affymetrix.
15:54
And we use their technique.
268
929000
2000
E nós usamos a sua técnica.
15:56
And what you can do is sort of compare DNA of normal segs versus cancer.
269
931000
5000
Podemos comparar o ADN
de amostras normais.
de amostras normais.
16:01
And you can see on the top
270
936000
4000
Ali está o cancro, e é possível ver no topo
16:05
that cancers which are bad show insertions or deletions.
271
940000
5000
que os cancros que são maus
apresentam inserções ou delecções.
apresentam inserções ou delecções.
16:10
So the DNA is really badly mucked up,
272
945000
3000
Por isso o ADN está mesmo destruído,
16:13
whereas if you have a chance of surviving,
273
948000
2000
enquanto que se existir
uma possibilidade de sobrevivência
uma possibilidade de sobrevivência
16:15
the DNA isn't so mucked up.
274
950000
2000
o ADN não está tão destruído.
16:17
So we think that this will eventually lead to what we call
275
952000
3000
Pensamos que isto poderá permitir
o que chamamos de "biópsias do ADN".
o que chamamos de "biópsias do ADN".
16:20
"DNA biopsies." Before you get treated for cancer,
276
955000
4000
Antes de uma pessoa receber
tratamento para o cancro
tratamento para o cancro
16:24
you should really look at this technique,
277
959000
2000
devia usar-se esta técnica
16:26
and get a feeling of the face of the enemy.
278
961000
3000
para perceber qual é a face do inimigo.
16:29
It's not a -- it's only a partial look, but it's a --
279
964000
3000
É apenas uma visão parcial,
16:32
I think it's going to be very, very useful.
280
967000
3000
mas penso que será muito, muito útil.
16:35
So, we started with breast cancer
281
970000
2000
Começámos com o cancro da mama
16:37
because there's lots of money for it, no government money.
282
972000
3000
porque há muito dinheiro
para essa investigação,
para essa investigação,
— mas não é dinheiro governamental.
16:40
And now I have a sort of vested interest:
283
975000
4000
E agora tenho uma espécie
de interesse instalado:
de interesse instalado:
16:44
I want to do it for prostate cancer. So, you know,
284
979000
2000
quero fazer a mesma coisa
com o cancro da próstata.
com o cancro da próstata.
16:46
you aren't treated if it's not dangerous.
285
981000
3000
Um paciente não é tratado
se o cancro não for perigoso.
se o cancro não for perigoso.
16:49
But Wigler, besides looking at cancer cells, looked at normal cells,
286
984000
6000
Mas Wigler, para além de analisar
células cancerígenas,
células cancerígenas,
analisou células normais
16:55
and made a really sort of surprising observation.
287
990000
3000
e fez uma interessante
e surpreendente observação.
e surpreendente observação.
16:58
Which is, all of us have about 10 places in our genome
288
993000
4000
Todos nós temos cerca
de 10 lugares no nosso genoma
de 10 lugares no nosso genoma
17:02
where we've lost a gene or gained another one.
289
997000
2000
onde perdemos um gene ou ganhámos outro.
17:05
So we're sort of all imperfect. And the question is well,
290
1000000
6000
Portanto nós somos todos
mais ou menos imperfeitos.
mais ou menos imperfeitos.
A questão é que, se continuamos por aqui,
17:11
if we're around here, you know,
291
1006000
2000
17:13
these little losses or gains might not be too bad.
292
1008000
3000
essas pequenas perdas ou ganhos
podem não ser assim tão maus.
podem não ser assim tão maus.
17:16
But if these deletions or amplifications occurred in the wrong gene,
293
1011000
5000
Mas se essas delecções e amplificações
ocorressem no gene errado,
ocorressem no gene errado,
17:21
maybe we'll feel sick.
294
1016000
1000
talvez nos sentíssemos doentes.
17:22
So the first disease he looked at is autism.
295
1017000
4000
Por isso a primeira doença
que ele analisou foi o autismo.
que ele analisou foi o autismo.
17:26
And the reason we looked at autism is we had the money to do it.
296
1021000
5000
Ele analisou o autismo porque
tínhamos o dinheiro para o fazer.
tínhamos o dinheiro para o fazer.
17:31
Looking at an individual is about 3,000 dollars. And the parent of a child
297
1026000
5000
A análise de um indivíduo
custa cerca de 3000 dólares.
custa cerca de 3000 dólares.
O pai duma criança com doença de Asperger,
autismo de alta inteligência
autismo de alta inteligência
17:36
with Asperger's disease, the high-intelligence autism,
298
1031000
2000
17:38
had sent his thing to a conventional company; they didn't do it.
299
1033000
5000
tinha enviado a sua coisa
para uma empresa convencional.
para uma empresa convencional.
Eles não a analisaram.
Não era possível fazê-lo
usando genética convencional
usando genética convencional
17:43
Couldn't do it by conventional genetics, but just scanning it
300
1038000
3000
Mas apenas através de scanners
17:46
we began to find genes for autism.
301
1041000
3000
começámos a encontrar
os genes para o autismo.
os genes para o autismo.
17:49
And you can see here, there are a lot of them.
302
1044000
4000
Como podem ver, existem muitos.
17:53
So a lot of autistic kids are autistic
303
1048000
4000
Por isso muitos dos miúdos
autistas são autistas
autistas são autistas
17:57
because they just lost a big piece of DNA.
304
1052000
2000
porque perderam
um grande pedaço do seu ADN.
um grande pedaço do seu ADN.
17:59
I mean, big piece at the molecular level.
305
1054000
2000
Ou seja, um pedaço grande
a nível molecular.
a nível molecular.
18:01
We saw one autistic kid,
306
1056000
2000
Vimos um miúdo autista
18:03
about five million bases just missing from one of his chromosomes.
307
1058000
3000
com cerca de 5 milhões
de bases desaparecidas
de bases desaparecidas
apenas num dos seus cromossomas.
18:06
We haven't yet looked at the parents, but the parents probably
308
1061000
3000
Ainda não analisámos os pais dele,
18:09
don't have that loss, or they wouldn't be parents.
309
1064000
3000
mas os pais provavelmente
não apresentam essa perda,
não apresentam essa perda,
18:12
Now, so, our autism study is just beginning. We got three million dollars.
310
1067000
7000
senão não seriam pais.
O estudo do autismo é apenas o começo.
Temos 3 milhões de dólares.
18:19
I think it will cost at least 10 to 20 before you'd be in a position
311
1074000
4000
Penso que custará
pelo menos 10 a 20 milhões
pelo menos 10 a 20 milhões
18:23
to help parents who've had an autistic child,
312
1078000
3000
antes de podermos ajudar os pais
que tiveram uma criança autista,
que tiveram uma criança autista,
18:26
or think they may have an autistic child,
313
1081000
2000
ou pensam que podem
ter uma criança autista,
ter uma criança autista,
18:28
and can we spot the difference?
314
1083000
2000
e podermos descobrir a diferença.
18:30
So this same technique should probably look at all.
315
1085000
3000
Esta mesma técnica poderá
provavelmente analisar tudo.
provavelmente analisar tudo.
18:33
It's a wonderful way to find genes.
316
1088000
4000
É uma maravilhosa maneira
de encontrar genes.
de encontrar genes.
18:37
And so, I'll conclude by saying
317
1092000
2000
Vou concluir dizendo
18:39
we've looked at 20 people with schizophrenia.
318
1094000
2000
que nós analisámos
20 pessoas com esquizofrenia.
20 pessoas com esquizofrenia.
18:41
And we thought we'd probably have to look at several hundred
319
1096000
4000
Pensámos que provavelmente
teríamos de analisar várias centenas
teríamos de analisar várias centenas
18:45
before we got the picture. But as you can see,
320
1100000
2000
antes de termos uma ideia.
18:47
there's seven out of 20 had a change which was very high.
321
1102000
4000
Mas como podem ver que 7 das 20 tinham
uma modificação que era muito alta.
uma modificação que era muito alta.
18:51
And yet, in the controls there were three.
322
1106000
3000
Mas nos controlos havia três.
18:54
So what's the meaning of the controls?
323
1109000
2000
Qual é o significado dos controlos?
18:56
Were they crazy also, and we didn't know it?
324
1111000
2000
Será que também eram malucos
sem nós sabermos?
sem nós sabermos?
18:58
Or, you know, were they normal? I would guess they're normal.
325
1113000
4000
Ou eram normais?
Eu apostaria que eram normais.
19:02
And what we think in schizophrenia is there are genes of predisposure,
326
1117000
7000
O que nós pensamos sobre a esquizofrenia
é que há genes que predispõem
é que há genes que predispõem
19:09
and whether this is one that predisposes --
327
1124000
6000
e que este é um gene que predispõe
19:15
and then there's only a sub-segment of the population
328
1130000
4000
e depois há apenas
um sub-segmento da população
um sub-segmento da população
19:19
that's capable of being schizophrenic.
329
1134000
2000
que vem a ser esquizofrénica.
19:21
Now, we don't have really any evidence of it,
330
1136000
4000
Nós não temos nenhuma prova disto
19:25
but I think, to give you a hypothesis, the best guess
331
1140000
5000
mas penso, para vos dar uma hipótese,
a resposta mais provável
a resposta mais provável
19:30
is that if you're left-handed, you're prone to schizophrenia.
332
1145000
6000
é que, se uma pessoa é esquerdina,
tem mais tendência para a esquizofrenia.
tem mais tendência para a esquizofrenia.
19:36
30 percent of schizophrenic people are left-handed,
333
1151000
3000
30 % dos esquizofrénicos são esquerdinos.
19:39
and schizophrenia has a very funny genetics,
334
1154000
3000
A esquizofrenia
tem uma genética muito curiosa,
tem uma genética muito curiosa,
19:42
which means 60 percent of the people are genetically left-handed,
335
1157000
4000
o que significa que 60% das pessoas
são geneticamente esquerdinas,
são geneticamente esquerdinas,
19:46
but only half of it showed. I don't have the time to say.
336
1161000
3000
mas apenas metade o demonstrou.
Não tenho tempo para explicar.
19:49
Now, some people who think they're right-handed
337
1164000
3000
Há pessoas que julgam que são destras
são geneticamente esquerdinas.
são geneticamente esquerdinas.
19:52
are genetically left-handed. OK. I'm just saying that, if you think,
338
1167000
6000
Eu apenas estou a dizer,
se vocês pensarem:
se vocês pensarem:
19:58
oh, I don't carry a left-handed gene so therefore my, you know,
339
1173000
4000
"Eu não possuo o gene para ser esquerdino
por isso as crianças não correm
o risco de esquizofrenia". Talvez corram.
o risco de esquizofrenia". Talvez corram.
20:02
children won't be at risk of schizophrenia. You might. OK?
340
1177000
3000
20:05
(Laughter)
341
1180000
3000
(Risos)
20:08
So it's, to me, an extraordinarily exciting time.
342
1183000
3000
Para mim, é uma altura
extraordinariamente excitante.
extraordinariamente excitante.
Devemos ser capazes de encontrar
o gene para a bipolaridade;
o gene para a bipolaridade;
20:11
We ought to be able to find the gene for bipolar;
343
1186000
2000
20:13
there's a relationship.
344
1188000
1000
existe uma relação.
20:14
And if I had enough money, we'd find them all this year.
345
1189000
4000
Se eu tivesse dinheiro suficiente,
íamos encontrá-los todos este ano.
íamos encontrá-los todos este ano.
Obrigada.
20:18
I thank you.
346
1193000
1000
ABOUT THE SPEAKER
James Watson - Biologist, Nobel laureateNobel 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.
James Watson | Speaker | TED.com