ABOUT THE SPEAKER
Jack Horner - Dinosaur digger
Jack Horner and his dig teams have discovered the first evidence of parental care in dinosaurs, extensive nesting grounds, evidence of dinosaur herds, and the world’s first dinosaur embryos. He's now exploring how to build a dinosaur.

Why you should listen

Paleontologist Jack Horner discovered the first dinosaur eggs in the Western Hemisphere, the first evidence of dinosaur colonial nesting, the first evidence of parental care among dinosaurs, and the first dinosaur embryos.

Horner's research covers a wide range of topics about dinosaurs, including their behavior, physiology, ecology and evolution. Due to struggles with the learning disability, dyslexia, Horner does not hold a formal college degree but was awarded an Honorary Doctorate of Science from the University of Montana in 1986. Also in 1986 he was awarded a MacArthur Fellowship.

He's the Curator of Paleontology at the Museum of the Rockies in Bozeman, Montana, and is widely acknowledged to be the inspiration for the main character in the book and film Jurassic Park.

More profile about the speaker
Jack Horner | Speaker | TED.com
TED2011

Jack Horner: Building a dinosaur from a chicken

Jack Horner: ricreare un dinosauro da un pollo

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Jack Horner, rinomato paleontologo, ha dedicato la propria carriera al tentativo di ricreare un dinosauro. Egli ha recuperato fossili con vasi sanguigni e tessuti molli straordinariamente intatti, ma mai e' riuscito a trovare del DNA. Ora, in un nuovo approccio, servendosi dei discendenti viventi dei dinosauri (i polli), egli li manipola geneticamente per ripristinarne le caratteristiche ancestrali, inclusi i denti, la coda e persino gli arti anteriori, per provare a ottenere il "Pollosauro".
- Dinosaur digger
Jack Horner and his dig teams have discovered the first evidence of parental care in dinosaurs, extensive nesting grounds, evidence of dinosaur herds, and the world’s first dinosaur embryos. He's now exploring how to build a dinosaur. Full bio

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00:15
When I was growingin crescita up in MontanaMontana,
0
0
4000
Nel corso della mia gioventù, nel Montana
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I had two dreamssogni.
1
4000
3000
avevo due sogni nel cassetto.
00:22
I wanted to be a paleontologistpaleontologo,
2
7000
2000
Volevo diventare paleontologo,
00:24
a dinosaurdinosauro paleontologistpaleontologo,
3
9000
2000
specializzato nei dinosauri,
00:26
and I wanted to have a petanimale domestico dinosaurdinosauro.
4
11000
3000
e volevo avere un dinosauro tutto per me.
00:29
And so that's what I've been strivingsforzandosi for
5
14000
3000
E' questo che ho cercato di ottenere,
00:32
all of my life.
6
17000
3000
per tutto il corso della mia vita.
00:35
I was very fortunatela fortuna
7
20000
2000
Ho avuto molta fortuna
00:37
earlypresto in my careercarriera.
8
22000
2000
agli inizi della mia carriera.
00:39
I was fortunatela fortuna
9
24000
2000
Ho avuto molta fortuna
00:41
in findingscoperta things.
10
26000
2000
nel ritrovare oggetti.
00:43
I wasn'tnon era very good at readinglettura things.
11
28000
2000
Non ero molto ferrato nella lettura,
00:45
In factfatto, I don't readleggere much of anything.
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30000
3000
anzi, non leggo quasi per niente.
00:48
I am extremelyestremamente dyslexicdislessico,
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33000
2000
Sono fortemente dislessico,
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and so readinglettura is the hardestpiù difficile thing I do.
14
35000
3000
quindi per me leggere è estremamente complicato.
00:53
But insteadanziché, I go out and I find things.
15
38000
3000
Io invece uscivo a cercare le cose.
00:56
Then I just pickraccogliere things up.
16
41000
2000
E poi me le prendevo.
00:58
I basicallyfondamentalmente practicepratica for findingscoperta moneyi soldi on the streetstrada.
17
43000
3000
Facevo pratica per trovare monete per la strada.
01:01
(LaughterRisate)
18
46000
2000
(Risate)
01:03
And I wanderWander about the hillscolline,
19
48000
2000
Vagavo per le colline.
01:05
and I have foundtrovato a fewpochi things.
20
50000
3000
E in effetti trovavo delle cose.
01:08
And I have been fortunatela fortuna enoughabbastanza
21
53000
3000
E sono stato talmente fortunato
01:11
to find things like the first eggsuova in the WesternWestern hemisphereemisfero
22
56000
5000
da trovare cose come le prime uova nell'emisfero occidentale
01:16
and the first babybambino dinosaursdinosauri in nestsnidi,
23
61000
4000
e i primi piccoli di dinosauro ancora nel nido,
01:20
the first dinosaurdinosauro embryosembrioni
24
65000
2000
i primi embrioni di dinosauro,
01:22
and massivemassiccio accumulationsaccumulazioni of bonesossatura.
25
67000
4000
ed enormi quantità di ossa.
01:26
And it happenedè accaduto to be at a time
26
71000
2000
Tutto ciò coincise con il periodo
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when people were just startingdi partenza to begininizio to realizerendersi conto
27
73000
4000
in cui la gente cominciava a rendersi conto
01:32
that dinosaursdinosauri weren'tnon erano the biggrande, stupidstupido, greenverde reptilesrettili
28
77000
4000
che i dinosauri non erano i grossi e stupidi rettili
01:36
that people had thought for so manymolti yearsanni.
29
81000
3000
che tutti per anni avevano immaginato.
01:39
People were startingdi partenza to get an ideaidea
30
84000
2000
La gente iniziava a farsi un'idea
01:41
that dinosaursdinosauri were specialspeciale.
31
86000
2000
dei dinosauri come creature speciali.
01:43
And so, at that time,
32
88000
3000
E così, in quel periodo,
01:46
I was ablecapace to make some interestinginteressante hypothesesipotesi
33
91000
3000
riuscii a formulare alcune interessanti ipotesi
01:49
alonglungo with my colleaguescolleghi.
34
94000
2000
insieme ai miei colleghi.
01:51
We were ablecapace to actuallyin realtà say
35
96000
2000
Fummo in grado di affermare
01:53
that dinosaursdinosauri -- basedbasato on the evidenceprova we had --
36
98000
3000
che i dinosauri - sulla base delle prove ottenute -
01:56
that dinosaursdinosauri builtcostruito nestsnidi
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101000
3000
costruivano il nido
01:59
and livedha vissuto in coloniescolonie
38
104000
3000
e che vivevano in colonie
02:02
and caredcurato for theirloro younggiovane,
39
107000
2000
e si prendevano cura dei propri piccoli,
02:04
broughtportato foodcibo to theirloro babiesbambini
40
109000
2000
procuravano loro il cibo
02:06
and traveledviaggiato in giganticgigantesco herdsmandrie.
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111000
3000
e si spostavano in enormi branchi.
02:09
So it was prettybella interestinginteressante stuffcose.
42
114000
3000
Erano fatti molto interessanti.
02:12
I have goneandato on to find more things
43
117000
3000
Ho continuato a trovare altre cose
02:15
and discoverscoprire that dinosaursdinosauri really were very socialsociale.
44
120000
4000
e ho scoperto che i dinosauri erano creature molto sociali.
02:19
We have foundtrovato a lot of evidenceprova
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124000
3000
Abbiamo trovato molte prove
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that dinosaursdinosauri changedcambiato
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127000
2000
del fatto che i dinosauri mutavano,
02:24
from when they were juvenilesgiovani to when they were adultsadulti.
47
129000
2000
tra lo stadio giovanile e quello adulto.
02:26
The appearanceaspetto of them would have been differentdiverso --
48
131000
3000
Il loro aspetto sarebbe stato diverso,
02:29
whichquale it is in all socialsociale animalsanimali.
49
134000
2000
come avviene per tutti gli animali sociali.
02:31
In socialsociale groupsgruppi of animalsanimali,
50
136000
2000
Nei gruppi sociali di animali
02:33
the juvenilesgiovani always look differentdiverso than the adultsadulti.
51
138000
3000
i giovani hanno sempre un aspetto diverso dagli adulti.
02:36
The adultsadulti can recognizericonoscere the juvenilesgiovani;
52
141000
2000
Gli adulti riconoscono i giovani
02:38
the juvenilesgiovani can recognizericonoscere the adultsadulti.
53
143000
2000
e i giovani riconoscono gli adulti.
02:40
And so we're makingfabbricazione a better pictureimmagine
54
145000
3000
Quindi ci stiamo facendo un'idea più chiara
02:43
of what a dinosaurdinosauro lookssembra like.
55
148000
2000
dell'aspetto di un dinosauro.
02:45
And they didn't just all chaseChase JeepsJeep around.
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150000
3000
E non si limitano a correre dietro alle jeep.
02:48
(LaughterRisate)
57
153000
2000
(Risate)
02:50
But it is that socialsociale thing
58
155000
3000
Ma credo sia l'aspetto sociale
02:53
that I guessindovina attractedha attirato MichaelMichael CrichtonCrichton.
59
158000
4000
che ha attratto Michael Crichton.
02:57
And in his booklibro, he talkedparlato about the socialsociale animalsanimali.
60
162000
4000
Infatti, nel suo libro, egli parla degli animali sociali.
03:01
And then StevenSteven SpielbergSpielberg, of coursecorso,
61
166000
2000
Poi Steven Spielberg, ovviamente,
03:03
depictsraffigura these dinosaursdinosauri
62
168000
2000
raffigura i dinosauri
03:05
as beingessere very socialsociale creaturescreature.
63
170000
3000
come creature molto sociali.
03:08
The themetema of this storystoria is buildingcostruzione a dinosaurdinosauro,
64
173000
2000
Il tema di questa storia è la ricostruzione di un dinosauro,
03:10
and so we come to that partparte of "JurassicGiurassico ParkParco."
65
175000
4000
e arriviamo a quella parte di "Jurassic Park".
03:14
MichaelMichael CrichtonCrichton really was one of the first people
66
179000
3000
Michael Crichton è stato uno dei primi
03:17
to talk about bringingportando dinosaursdinosauri back to life.
67
182000
4000
a parlare dell'idea di riportare in vita i dinosauri.
03:21
You all know the storystoria, right.
68
186000
2000
Tutti voi conoscete la storia, certo.
03:23
I mean, I assumeassumere everyonetutti here has seenvisto "JurassicGiurassico ParkParco."
69
188000
3000
Voglio dire, suppongo tutti qui abbiano visto "Jurassic Park".
03:26
If you want to make a dinosaurdinosauro,
70
191000
2000
Se volete ottenere un dinosauro,
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you go out, you find yourselfte stesso a piecepezzo of petrifiedimpietrito treealbero sapSAP --
71
193000
4000
uscite, vi trovate un pezzo di resina pietrificata
03:32
otherwisealtrimenti knownconosciuto as amberAmbra --
72
197000
2000
- detta anche ambra -
03:34
that has some blood-suckingsucchia-sangue insectsinsetti in it,
73
199000
3000
che contenga degli insetti succhia-sangue,
03:37
good onesquelli,
74
202000
2000
di quelli buoni,
03:39
and you get your insectinsetto and you drilltrapano into it
75
204000
3000
prendete il vostro insetto, lo perforate per bene,
03:42
and you sucksucchiare out some DNADNA,
76
207000
2000
ed estraete un po' di DNA,
03:44
because obviouslyovviamente all insectsinsetti that suckedsucchiato bloodsangue in those daysgiorni
77
209000
3000
perché, certo, ogni insetto che succhiava il sangue a quei tempi
03:47
suckedsucchiato dinosaurdinosauro DNADNA out.
78
212000
3000
ha risucchiato anche DNA di dinosauro.
03:50
And you take your DNADNA back to the laboratorylaboratorio
79
215000
3000
Vi portate il DNA in laboratorio,
03:53
and you cloneClone it.
80
218000
3000
e lo clonate.
03:56
And I guessindovina you injectiniettare it into maybe an ostrichstruzzo egguovo,
81
221000
3000
E probabilmente lo iniettate in un uovo di struzzo,
03:59
or something like that,
82
224000
2000
o in qualcosa di simile.
04:01
and then you wait,
83
226000
2000
Quindi aspettate,
04:03
and, loLo and beholdvedere, out popssi apre a little babybambino dinosaurdinosauro.
84
228000
3000
ed ecco, signore e signori, sbuca fuori un piccolo di dinosauro.
04:06
And everybody'sognuno è happycontento about that.
85
231000
3000
E sono tutti felici.
04:09
(LaughterRisate)
86
234000
3000
(Risate)
04:12
And they're happycontento over and over again.
87
237000
2000
E sono felici per sempre.
04:14
They keep doing it; they just keep makingfabbricazione these things.
88
239000
3000
E continuano a farlo; continuano a creare queste cose.
04:17
And then, then, then, and then ...
89
242000
4000
E poi, poi, poi, e poi ...
04:21
Then the dinosaursdinosauri, beingessere socialsociale,
90
246000
3000
Poi i dinosauri, essendo animali sociali
04:24
actatto out theirloro socialnesssocialness,
91
249000
3000
agiscono secondo questa natura.
04:27
and they get togetherinsieme,
92
252000
2000
E si uniscono,
04:29
and they conspirecospirano.
93
254000
3000
e cospirano.
04:32
And, of coursecorso, that's what makesfa StevenSteven Spielberg'sDi Spielberg moviefilm --
94
257000
4000
E, certo, ecco di cosa è fatto il film di Steven Spielberg,
04:36
conspiringcospirando dinosaursdinosauri chasingcaccia people around.
95
261000
3000
dinosauri che cospirano e inseguono le persone.
04:39
So I assumeassumere everybodytutti knowsconosce
96
264000
2000
Quindi suppongo tutti sappiano
04:41
that if you actuallyin realtà had a piecepezzo of amberAmbra and it had an insectinsetto in it,
97
266000
3000
che se avessimo realmente un pezzo d'ambra contenente un insetto,
04:44
and you drilledforato into it,
98
269000
3000
e perforassimo l'insetto,
04:47
and you got something out of that insectinsetto,
99
272000
2000
e ottenessimo qualcosa dall'insetto,
04:49
and you clonedclonato it, and you did it over and over and over again,
100
274000
3000
e lo clonassimo, e lo facessimo ancora, e ancora, e ancora,
04:52
you'dfaresti have a roomcamera fullpieno of mosquitoszanzare.
101
277000
2000
otterremmo una stanza piena di zanzare.
04:54
(LaughterRisate)
102
279000
2000
(Risate)
04:56
(ApplauseApplausi)
103
281000
5000
(Applausi)
05:01
And probablyprobabilmente a wholetotale bunchmazzo of treesalberi as well.
104
286000
3000
E probabilmente anche un bel po' di alberi.
05:04
Now if you want dinosaurdinosauro DNADNA,
105
289000
2000
Ora, se vogliamo DNA di dinosauro,
05:06
I say go to the dinosaurdinosauro.
106
291000
3000
io dico di andare dal dinosauro.
05:09
So that's what we'venoi abbiamo donefatto.
107
294000
2000
Ed è ciò che abbiamo fatto.
05:11
Back in 1993 when the moviefilm cameè venuto out,
108
296000
2000
Nel 1993, quando uscì il film,
05:13
we actuallyin realtà had a grantconcedere from the NationalNazionale ScienceScienza FoundationFondazione
109
298000
3000
ottenemmo un finanziamento dalla National Science Foundation
05:16
to attempttentativo to extractestratto DNADNA from a dinosaurdinosauro,
110
301000
3000
per provare a estrarre DNA da un dinosauro.
05:19
and we chosescelto the dinosaurdinosauro on the left,
111
304000
3000
Scegliemmo il dinosauro sulla sinistra,
05:22
a TyrannosaurusTirannosauro rexRex, whichquale was a very nicesimpatico specimenesemplare.
112
307000
3000
un Tyrannosaurus Rex, un esemplare molto interessante.
05:25
And one of my formerex doctoraldottorato studentsstudenti,
113
310000
2000
E uno dei miei dottorandi di quel periodo,
05:27
DrDr. MaryMaria SchweitzerSchweitzer,
114
312000
2000
la Dr. Mary Schweitzer,
05:29
actuallyin realtà had the backgroundsfondo
115
314000
2000
aveva le conoscenze
05:31
to do this sortordinare of thing.
116
316000
2000
per fare questo genere di esperimenti.
05:33
And so she lookedguardato into the boneosso of this T. rexRex,
117
318000
3000
E analizzò l'interno dell'osso di questo T.Rex,
05:36
one of the thighcoscia bonesossatura,
118
321000
2000
uno dei femori,
05:38
and she actuallyin realtà foundtrovato
119
323000
2000
e in effetti vi trovò
05:40
some very interestinginteressante structuresstrutture in there.
120
325000
3000
alcune strutture molto interessanti.
05:43
They foundtrovato these redrosso circular-lookingcircolare-cerca objectsoggetti,
121
328000
4000
Vi trovarono questi oggetti rossi circolari.
05:47
and they lookedguardato, for all the worldmondo,
122
332000
2000
Ed erano molto simili
05:49
like redrosso bloodsangue cellscellule.
123
334000
2000
alle cellule dei globuli rossi.
05:51
And they're in
124
336000
2000
E si trovavano
05:53
what appearapparire to be the bloodsangue channelscanali
125
338000
2000
in quelli che sembravano i canali sanguigni
05:55
that go throughattraverso the boneosso.
126
340000
2000
che percorrono internamente l'osso.
05:57
And so she thought, well, what the heckdiamine.
127
342000
3000
E si disse: perché no?
06:00
So she sampledCampionati some materialMateriale out of it.
128
345000
3000
E ne analizzò alcuni campioni.
06:03
Now it wasn'tnon era DNADNA; she didn't find DNADNA.
129
348000
3000
No, non era DNA. Non trovò DNA.
06:06
But she did find hemeEME,
130
351000
3000
Ma trovò dell'emo,
06:09
whichquale is the biologicalbiologico foundationfondazione
131
354000
2000
che è la base biologica
06:11
of hemoglobinemoglobina.
132
356000
2000
dell'emoglobina.
06:13
And that was really coolfreddo.
133
358000
2000
E fu una grande scoperta.
06:15
That was interestinginteressante.
134
360000
2000
Fu molto interessante.
06:17
That was -- here we have 65-million-year-old-milione-anno-vecchio hemeEME.
135
362000
5000
Insomma, ci ritroviamo con dell'emo che ha 65 milioni di anni.
06:22
Well we triedprovato and triedprovato
136
367000
2000
Bene, provammo e riprovammo,
06:24
and we couldn'tnon poteva really get anything elsealtro out of it.
137
369000
2000
ma non riuscimmo a ricavarne nient'altro.
06:26
So a fewpochi yearsanni wentandato by,
138
371000
2000
Passò qualche anno,
06:28
and then we startediniziato the HellInferno CreekCreek ProjectProgetto.
139
373000
2000
poi partimmo con l'Hell Crick Project.
06:30
And the HellInferno CreekCreek ProjectProgetto was this massivemassiccio undertakingimpresa
140
375000
3000
Un'impresa titanica
06:33
to get as manymolti dinosaursdinosauri as we could possiblypossibilmente find,
141
378000
3000
per ritrovare tutti i dinosauri possibili,
06:36
and hopefullyfiduciosamente find some dinosaursdinosauri
142
381000
2000
e magari qualche dinosauro
06:38
that had more materialMateriale in them.
143
383000
3000
che contenesse altro materiale interessante.
06:41
And out in easternorientale MontanaMontana
144
386000
3000
E nell'est del Montana
06:44
there's a lot of spacespazio, a lot of badlandsBadlands,
145
389000
2000
c'è molto spazio, molte zone 'badlands',
06:46
and not very manymolti people,
146
391000
2000
e pochissima gente.
06:48
and so you can go out there and find a lot of stuffcose.
147
393000
2000
Quindi è possibile fare molti ritrovamenti.
06:50
And we did find a lot of stuffcose.
148
395000
2000
Come in effetti accadde.
06:52
We foundtrovato a lot of TyrannosaursTirannosauri,
149
397000
2000
Trovammo molti tirannosauri
06:54
but we foundtrovato one specialspeciale TyrannosaurTirannosauro,
150
399000
2000
ma ne trovammo anche uno speciale,
06:56
and we calledchiamato it B-rexB-rex.
151
401000
2000
che chiamammo B-rex.
06:58
And B-rexB-rex was foundtrovato
152
403000
2000
E B-Rex fu ritrovato
07:00
undersotto a thousandmille cubiccubi yardscantieri of rockroccia.
153
405000
2000
sotto circa 1000 m cubi di roccia.
07:02
It wasn'tnon era a very completecompletare T. rexRex,
154
407000
3000
Non era un tirannosauro completo
07:05
and it wasn'tnon era a very biggrande T. rexRex,
155
410000
3000
e non era molto grosso,
07:08
but it was a very specialspeciale B-rexB-rex.
156
413000
3000
ma era molto speciale.
07:11
And I and my colleaguescolleghi cuttagliare into it,
157
416000
2000
Quando i miei colleghi lo sezionarono
07:13
and we were ablecapace to determinedeterminare,
158
418000
2000
riuscimmo a determinare,
07:15
by looking at linesLinee of arrestedarrestato growthcrescita, some linesLinee in it,
159
420000
3000
da alcune linee che indicavano l'arresto della crescita,
07:18
that B-rexB-rex had diedmorto at the ageetà of 16.
160
423000
3000
che il B-Rex era morto all'età di 16 anni.
07:21
We don't really know how long dinosaursdinosauri livedha vissuto,
161
426000
3000
Non si sa realmente quanto vivesse un dinosauro,
07:24
because we haven'tnon hanno foundtrovato the oldestpiù antica one yetancora.
162
429000
2000
perché il più vecchio non è ancora stato ritrovato.
07:26
But this one diedmorto at the ageetà of 16.
163
431000
3000
Ma questo morì a 16 anni.
07:29
We gaveha dato samplescampioni to MaryMaria SchweitzerSchweitzer,
164
434000
2000
Passammo i campioni a Mary Schweitzer,
07:31
and she was actuallyin realtà ablecapace to determinedeterminare
165
436000
2000
la quale riuscì a determinare
07:33
that B-rexB-rex was a femalefemmina
166
438000
2000
che il B-Rex era una femmina,
07:35
basedbasato on medullarymidollare tissuefazzoletto di carta
167
440000
2000
sulla base del tessuto midollare
07:37
foundtrovato on the insidedentro of the boneosso.
168
442000
2000
rinvenuto all'interno delle ossa.
07:39
MedullaryMidollare tissuefazzoletto di carta is the calciumcalcio build-upcostruire,
169
444000
3000
Il tessuto midollare è un accumulo di calcio,
07:42
the calciumcalcio storageConservazione basicallyfondamentalmente,
170
447000
2000
il ripostiglio del calcio,
07:44
when an animalanimale is pregnantincinta,
171
449000
2000
per un animale gravido,
07:46
when a birduccello is pregnantincinta.
172
451000
2000
per un uccello gravido.
07:48
So here was the charactercarattere
173
453000
2000
Ecco dunque il tratto
07:50
that linkedconnesso birdsuccelli and dinosaursdinosauri.
174
455000
2000
che legava uccelli e dinosauri.
07:52
But MaryMaria wentandato furtherulteriore.
175
457000
2000
Ma Mary andò oltre.
07:54
She tookha preso the boneosso, and she dumpedscaricati it into acidacido.
176
459000
3000
Prese l'osso e lo immerse nell'acido.
07:57
Now we all know that bonesossatura are fossilizedfossilizzato,
177
462000
3000
Tutti sappiamo che le ossa sono fossilizzate,
08:00
and so if you dumpcumulo di rifiuti it into acidacido,
178
465000
2000
e che se si buttano nell'acido
08:02
there shouldn'tnon dovrebbe be anything left.
179
467000
2000
non dovrebbe rimanere nulla.
08:04
But there was something left.
180
469000
2000
Ma qualcosa rimase.
08:06
There were bloodsangue vesselsvasi left.
181
471000
3000
Rimasero i vasi sanguigni.
08:09
There were flexibleflessibile, clearchiaro bloodsangue vesselsvasi.
182
474000
4000
Erano flessibili, trasparenti.
08:13
And so here was the first softmorbido tissuefazzoletto di carta from a dinosaurdinosauro.
183
478000
3000
Era il primo tessuto molle di dinosauro.
08:16
It was extraordinarystraordinario.
184
481000
2000
Fu straordinario.
08:18
But she alsoanche foundtrovato osteocytesosteociti,
185
483000
3000
Ma Mary trovò anche osteociti,
08:21
whichquale are the cellscellule that laidlaid down the bonesossatura.
186
486000
3000
le cellule che danno vita alle ossa.
08:24
And try and try, we could not find DNADNA,
187
489000
4000
Provammo e riprovammo, ma niente DNA,
08:28
but she did find evidenceprova of proteinsproteine.
188
493000
3000
ma trovò evidenza di proteine.
08:31
But we thought maybe --
189
496000
3000
Ma ci dicemmo che forse,
08:34
well, we thought maybe
190
499000
2000
pensammo che forse
08:36
that the materialMateriale was breakingrottura down after it was comingvenuta out of the groundterra.
191
501000
3000
il materiale si scindesse dopo essere stato disotterrato
08:39
We thought maybe it was deterioratingdeterioramento very fastveloce.
192
504000
2000
e che forse si deteriorasse molto rapidamente.
08:41
And so we builtcostruito a laboratorylaboratorio
193
506000
2000
Quindi costruimmo un laboratorio
08:43
in the back of an 18-wheeler-wheeler trailerrimorchio,
194
508000
3000
nel retro di un rimorchio di autoarticolato
08:46
and actuallyin realtà tookha preso the laboratorylaboratorio to the fieldcampo
195
511000
3000
e portammo il laboratorio sul campo
08:49
where we could get better samplescampioni.
196
514000
2000
dove potevamo ottenere migliori campioni.
08:51
And we did. We got better materialMateriale.
197
516000
3000
E in effetti ottenemmo materiale migliore.
08:54
The cellscellule lookedguardato better.
198
519000
2000
Le cellule avevano un aspetto migliore,
08:56
The vesselsvasi lookedguardato better.
199
521000
2000
e anche vasi sanguigni.
08:58
FoundTrovati the proteinproteina collagencollagene.
200
523000
2000
E poi il collagene.
09:00
I mean, it was wonderfulmeraviglioso stuffcose.
201
525000
3000
Voglio dire, era materiale fantastico.
09:03
But it's not dinosaurdinosauro DNADNA.
202
528000
4000
Ma non è DNA di dinosauro.
09:07
So we have discoveredscoperto
203
532000
2000
Quindi abbiamo scoperto
09:09
that dinosaurdinosauro DNADNA, and all DNADNA,
204
534000
2000
che il DNA di dinosauro, e tutto il DNA,
09:11
just breakspause down too fastveloce.
205
536000
2000
si deteriora molto velocemente.
09:13
We're just not going to be ablecapace
206
538000
2000
Insomma non riusciamo a fare
09:15
to do what they did in "JurassicGiurassico ParkParco."
207
540000
3000
quello che hanno fatto in "Jurassic Park".
09:18
We're not going to be ablecapace to make a dinosaurdinosauro
208
543000
3000
Non siamo in grado di ricreare un dinosauro
09:21
basedbasato on a dinosaurdinosauro.
209
546000
3000
basandoci su un dinosauro.
09:24
But birdsuccelli are dinosaursdinosauri.
210
549000
4000
Ma gli uccelli sono dinosauri.
09:29
BirdsUccelli are livingvita dinosaursdinosauri.
211
554000
3000
Gli uccelli sono dinosauri viventi.
09:32
We actuallyin realtà classifyclassificare them
212
557000
2000
In effetti noi li classifichiamo
09:34
as dinosaursdinosauri.
213
559000
2000
come dinosauri
09:36
We now call them non-aviannon-aviari dinosaursdinosauri
214
561000
2000
Ora li chiamiamo dinosauri non-aviari
09:38
and avianaviaria dinosaursdinosauri.
215
563000
2000
e dinosauri aviari.
09:40
So the non-aviannon-aviari dinosaursdinosauri
216
565000
2000
Dunque, i dinosauri non-aviari
09:42
are the biggrande clunkygoffo onesquelli that wentandato extinctestinto.
217
567000
2000
sono quelli grossi e goffi che si sono estinti.
09:44
AvianAviaria dinosaursdinosauri are our modernmoderno birdsuccelli.
218
569000
3000
I dinosauri aviari sono i nostri uccelli di oggi.
09:47
So we don't have to make a dinosaurdinosauro
219
572000
2000
Quindi non dobbiamo ricreare un dinosauro,
09:49
because we alreadygià have them.
220
574000
3000
perché li abbiamo già.
09:54
(LaughterRisate)
221
579000
4000
(Risate)
09:58
I know, you're as badcattivo as the sixth-gradersragazzini.
222
583000
4000
Lo so, voi siete peggio dei ragazzini delle medie.
10:02
(LaughterRisate)
223
587000
2000
(Risate)
10:04
The sixth-gradersragazzini look at it and they say, "No."
224
589000
3000
Quelli ti guardano e ti dicono: "No".
10:07
(LaughterRisate)
225
592000
2000
(Risate)
10:09
"You can call it a dinosaurdinosauro,
226
594000
2000
"Per te sarà anche un dinosauro,
10:11
but look at the velociraptorVelociraptor: the velociraptorVelociraptor is coolfreddo."
227
596000
3000
ma guarda il velociraptor, quello è fico".
10:14
(LaughterRisate)
228
599000
2000
(Risate)
10:16
"The chickenpollo is not."
229
601000
2000
"Il pollo no".
10:18
(LaughterRisate)
230
603000
2000
(Risate)
10:20
So this is our problemproblema,
231
605000
2000
Quindi è questo il nostro problema,
10:22
as you can imagineimmaginare.
232
607000
3000
come potete immaginare.
10:25
The chickenpollo is a dinosaurdinosauro.
233
610000
2000
Il pollo è un dinosauro.
10:27
I mean it really is.
234
612000
2000
Lo è veramente.
10:29
You can't arguediscutere with it
235
614000
2000
Non c'è niente da discutere
10:31
because we're the classifiersclassificatori and we'venoi abbiamo classifiedclassificati it that way.
236
616000
3000
perché noi siamo i classificatori e l'abbiamo classificato così.
10:34
(LaughterRisate)
237
619000
2000
(Risate)
10:36
(ApplauseApplausi)
238
621000
4000
(Applausi)
10:41
But the sixth-gradersragazzini demandrichiesta it.
239
626000
2000
Ma i ragazzini lo pretendono.
10:43
"FixDifficoltà the chickenpollo."
240
628000
2000
"Riaggiusta il pollo".
10:45
(LaughterRisate)
241
630000
2000
(Risate)
10:47
So that's what I'm here to tell you about:
242
632000
2000
Ecco di cosa sono qui a parlarvi:
10:49
how we are going to fixfissare a chickenpollo.
243
634000
3000
di come riaggiusteremo un pollo.
10:52
So we have a numbernumero of waysmodi
244
637000
3000
Esistono vari modi in cui
10:55
that we actuallyin realtà can fixfissare the chickenpollo.
245
640000
5000
possiamo effettivamente riaggiustare il pollo.
11:00
Because evolutionEvoluzione workslavori,
246
645000
2000
Poiché l'evoluzione funziona,
11:02
we actuallyin realtà have some evolutionaryevolutiva toolsutensili.
247
647000
3000
possediamo vari strumenti evolutivi,
11:05
We'llWe'll call them biologicalbiologico modificationmodifica toolsutensili.
248
650000
3000
che chiameremo 'strumenti di modificazione biologica'.
11:08
We have selectionselezione.
249
653000
2000
Abbiamo la selezione.
11:10
And we know selectionselezione workslavori.
250
655000
2000
E sappiamo che la selezione funziona.
11:12
We startediniziato out with a wolf-likelupo-come creaturecreatura
251
657000
3000
Siamo partiti con una creatura simile al lupo
11:15
and we endedconclusa up with a MalteseMaltese.
252
660000
3000
e ci siamo ritrovati con un maltese.
11:18
I mean, that's --
253
663000
3000
Voglio dire, quella è -
11:21
that's definitelydecisamente geneticgenetico modificationmodifica.
254
666000
4000
è certamente modificazione genetica.
11:25
Or any of the other funny-lookingbuffo little dogscani.
255
670000
4000
O uno qualunque di quei buffi cagnetti.
11:30
We alsoanche have transgenesistransgenesi.
256
675000
2000
Abbiamo anche la transgenesi.
11:32
TransgenesisTransgenesi is really coolfreddo too.
257
677000
2000
Anche la transgenesi è fantastica.
11:34
That's where you take a genegene out of one animalanimale and stickbastone it in anotherun altro one.
258
679000
3000
Si tratta di prendere un gene da un animale e ficcarlo in un altro.
11:37
That's how people make GloFishGloFish.
259
682000
3000
E' così che la gente crea i Pesci Fluo.
11:40
You take a glowbagliore genegene
260
685000
3000
Si prende un gene della fluorescenza
11:43
out of a coralcorallo or a jellyfishmeduse
261
688000
4000
da un corallo o da una medusa
11:47
and you stickbastone it in a zebrafishzebrafish,
262
692000
2000
e lo si immette in un pesce zebra,
11:49
and, puffPuff, they glowbagliore.
263
694000
2000
e, puff, quello brilla.
11:51
And that's prettybella coolfreddo.
264
696000
2000
E non e' male.
11:53
And they obviouslyovviamente make a lot of moneyi soldi off of them.
265
698000
3000
E ovviamente ci fanno un sacco di soldi.
11:56
And now they're makingfabbricazione Glow-rabbitsBagliore-conigli
266
701000
2000
Ora fanno i coniglietti Fluo
11:58
and Glow-all-sorts-of-thingsBagliore-tutti-tipi-di-cose.
267
703000
2000
e fanno brillare ogni genere di oggetto.
12:00
I guessindovina we could make a glowbagliore chickenpollo.
268
705000
3000
Potremmo certamente fare un pollo Fluo.
12:03
(LaughterRisate)
269
708000
2000
(Risate)
12:05
But I don't think that'llche ti satisfysoddisfare the sixth-gradersragazzini eithero.
270
710000
3000
Ma dubito che nemmeno quello potrà soddisfare i ragazzini.
12:08
But there's anotherun altro thing.
271
713000
2000
Però c'è qualcos'altro.
12:10
There's what we call atavismatavismo activationattivazione.
272
715000
3000
Ed è ciò che chiamiamo 'attivazione dell'atavismo'.
12:13
And atavismatavismo activationattivazione
273
718000
2000
E l'attivazione dell'atavismo
12:15
is basicallyfondamentalmente --
274
720000
2000
è, in fondo -
12:17
an atavismatavismo is an ancestralancestrale characteristiccaratteristica.
275
722000
4000
un atavismo è un tratto ancestrale.
12:21
You heardsentito
276
726000
2000
Avete sentito
12:23
that occasionallydi tanto in tanto childrenbambini are bornNato with tailscode,
277
728000
3000
che, a volte, i bambini nascono con una coda,
12:26
and it's because it's an ancestralancestrale characteristiccaratteristica.
278
731000
4000
ed è perché è un tratto ancestrale.
12:30
And so there are a numbernumero of atavismsatavismi
279
735000
3000
Esistono molti atavismi
12:33
that can happenaccadere.
280
738000
2000
che si possono manifestare.
12:35
SnakesSerpenti are occasionallydi tanto in tanto bornNato with legsgambe.
281
740000
3000
A volte i serpenti nascono con le zampe.
12:38
And here'secco an exampleesempio.
282
743000
2000
Ecco qui un esempio.
12:40
This is a chickenpollo with teethdenti.
283
745000
3000
Questo è un pollo con i denti.
12:43
A fellowcompagno by the namenome of MatthewMatthew HarrisHarris
284
748000
2000
Un collega di nome Matthew Harris
12:45
at the UniversityUniversità of WisconsinWisconsin in MadisonMadison
285
750000
3000
All'Università di Madison, nel Wisconsin,
12:48
actuallyin realtà figuredfigurato out a way to stimulatestimolare
286
753000
3000
ha scoperto il modo per stimolare
12:51
the genegene for teethdenti,
287
756000
3000
il gene dei denti,
12:54
and so was ablecapace to actuallyin realtà turnturno the toothdente genegene on
288
759000
3000
ed è in effetti riuscito ad attivarlo
12:57
and produceprodurre teethdenti in chickenspolli.
289
762000
3000
e a generare denti nei polli.
13:00
Now that's a good characteristiccaratteristica.
290
765000
3000
Ora, questo tratto è buono.
13:03
We can savesalvare that one.
291
768000
3000
Possiamo salvarlo.
13:06
We know we can use that.
292
771000
2000
Sappiamo di poterlo usare.
13:08
We can make a chickenpollo with teethdenti.
293
773000
3000
Possiamo creare un pollo con i denti.
13:12
That's gettingottenere closerpiù vicino.
294
777000
2000
Ci stiamo avvicinando.
13:14
That's better than a glowingincandescente chickenpollo.
295
779000
2000
E' di certo meglio di un pollo fluorescente.
13:16
(LaughterRisate)
296
781000
2000
(Risate)
13:18
A friendamico of mineil mio, a colleaguecollega of mineil mio,
297
783000
2000
Un mio amico, un collega,
13:20
DrDr. HansHans LarssonLarsson at McGillMcGill UniversityUniversità,
298
785000
2000
il Dr. Hans Larsson alla McGill University,
13:22
is actuallyin realtà looking at atavismsatavismi.
299
787000
2000
sta studiando gli atavismi.
13:24
And he's looking at them
300
789000
2000
E li sta analizzando
13:26
by looking at the embryoembrione genesisgenesi of birdsuccelli
301
791000
3000
osservando la genesi degli embrioni degli uccelli
13:29
and actuallyin realtà looking at how they developsviluppare,
302
794000
3000
e cercando di comprendere come si sviluppano.
13:32
and he's interestedinteressato in how birdsuccelli actuallyin realtà lostperduto theirloro tailcoda.
303
797000
4000
E vuole capire come gli uccelli abbiano perso la coda.
13:36
He's alsoanche interestedinteressato in the transformationtrasformazione
304
801000
2000
Oltre a essere interessato nella trasformazione
13:38
of the armbraccio, the handmano, to the wingala.
305
803000
3000
degli arti, di quelli anteriori, in ali.
13:41
He's looking for those genesgeni as well.
306
806000
2000
E' anche alla ricerca di quei geni.
13:43
And I said, "Well, if you can find those,
307
808000
3000
Io gli ho detto: "Se li trovi,
13:46
I can just reverseinverso them
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811000
2000
io posso invertirli
13:48
and make what I need to make for the sixth-gradersragazzini."
309
813000
3000
e fare quello che mi stanno chiedendo i ragazzini".
13:51
And so he agreedconcordato.
310
816000
2000
Lui si è detto d'accordo.
13:53
And so that's what we're looking into.
311
818000
2000
Ed ecco cosa stiamo studiando.
13:55
If you look at dinosaurdinosauro handsmani,
312
820000
2000
Osservate le zampe anteriori di un dinosauro,
13:57
a velociraptorVelociraptor
313
822000
2000
un velociraptor,
13:59
has that cool-lookingfresco-looking handmano with the clawsartigli on it.
314
824000
2000
sono belle, con gli artigli.
14:01
ArchaeopteryxArchaeopteryx, whichquale is a birduccello, a primitiveprimitivo birduccello,
315
826000
3000
L'archeotterige, che è un uccello primitivo,
14:04
still has that very primitiveprimitivo handmano.
316
829000
3000
ha ancora arti molto primitivi.
14:07
But as you can see, the pigeonpiccione,
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832000
2000
Ma come vedete, il piccione,
14:09
or a chickenpollo or anything elsealtro, anotherun altro birduccello,
318
834000
2000
o il pollo, o qualsiasi altro uccello,
14:11
has kindgenere of a weird-lookingstrambo handmano,
319
836000
3000
ha arti anteriori dall'aspetto strano,
14:14
because the handmano is a wingala.
320
839000
2000
perché l'arto è un'ala.
14:16
But the coolfreddo thing is
321
841000
2000
Ma la cosa fantastica
14:18
that, if you look in the embryoembrione,
322
843000
3000
è che, se osserviamo l'embrione
14:21
as the embryoembrione is developingin via di sviluppo
323
846000
2000
nella sua fase di sviluppo
14:23
the handmano actuallyin realtà lookssembra
324
848000
3000
l'arto assomiglia molto
14:26
prettybella much like the archaeopteryxArchaeopteryx handmano.
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851000
2000
a quello dell'archeotterige.
14:28
It has the threetre fingersdita, the threetre digitscifre.
326
853000
3000
Ha tre dita, tre falangi.
14:31
But a genegene turnsgiri on that actuallyin realtà fusesfusibili those togetherinsieme.
327
856000
3000
Ma poi un gene si attiva e le fonde insieme.
14:34
And so what we're looking for is that genegene.
328
859000
3000
Noi stiamo quindi studiando quel gene.
14:37
We want to stop that genegene from turningsvolta on,
329
862000
2000
Vogliamo impedire che quel gene si attivi
14:39
fusingvetrofusione those handsmani togetherinsieme,
330
864000
2000
fondendo insieme le dita,
14:41
so we can get a chickenpollo that hatchestratteggi out with a three-fingeredtre dita handmano,
331
866000
3000
per poter ottenere un pulcino che esca dall'uovo con tre dita,
14:44
like the archaeopteryxArchaeopteryx.
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869000
2000
come l'archeotterige.
14:46
And the samestesso goesva for the tailscode.
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871000
3000
Lo stesso succede alla coda.
14:49
BirdsUccelli have basicallyfondamentalmente
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874000
3000
Gli uccelli possiedono
14:52
rudimentaryrudimentale tailscode.
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877000
2000
code rudimentali.
14:54
And so we know
336
879000
3000
Quindi noi sappiamo
14:57
that in embryoembrione,
337
882000
2000
che, in embrione,
14:59
as the animalanimale is developingin via di sviluppo,
338
884000
2000
quando l'animale si forma,
15:01
it actuallyin realtà has a relativelyrelativamente long tailcoda.
339
886000
3000
ha una coda piuttosto lunga.
15:04
But a genegene turnsgiri on
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889000
2000
Ma poi un gene si attiva
15:06
and resorbsriassorbe the tailcoda, getsprende ridliberare of it.
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891000
3000
e riassorbe la coda, la elimina.
15:09
So that's the other genegene we're looking for.
342
894000
3000
E quello è l'altro gene che stiamo cercando.
15:12
We want to stop that tailcoda from resorbingresorbing.
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897000
4000
Vogliamo impedire che la coda si riassorba.
15:16
So what we're tryingprovare to do really
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901000
3000
Quindi, ciò che stiamo cercando di fare
15:19
is take our chickenpollo,
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904000
3000
è prendere il nostro pollo,
15:22
modifymodificare it
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907000
2000
modificarlo
15:24
and make the chickenosauruspollosauro.
347
909000
2000
e ottenere il pollosauro.
15:26
(LaughterRisate)
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911000
3000
(Risate)
15:29
It's a cooler-lookingdispositivo di raffreddamento-Cerca chickenpollo.
349
914000
3000
E' un pollo più attraente.
15:32
But it's just the very basicsNozioni di base.
350
917000
3000
Ma siamo proprio all'inizio.
15:35
So that really is what we're doing.
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920000
2000
Sì, è proprio quello che stiamo facendo.
15:37
And people always say, "Why do that?
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922000
2000
E la gente ci chiede sempre: "Perché lo fate?
15:39
Why make this thing?
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924000
2000
Perché fare queste cose?
15:41
What good is it?"
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926000
2000
A che pro?"
15:43
Well, that's a good questiondomanda.
355
928000
2000
E' una bella domanda.
15:45
ActuallyIn realtà, I think it's a great way to teachinsegnare kidsbambini
356
930000
2000
Io credo sia un bel modo di insegnare ai bambini
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about evolutionaryevolutiva biologybiologia
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932000
2000
la biologia dell'evoluzione
15:49
and developmentaldello sviluppo biologybiologia
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934000
2000
e quella dello sviluppo
15:51
and all sortstipi of things.
359
936000
2000
e tutto questo genere di cose.
15:53
And quiteabbastanza franklyfrancamente, I think
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938000
3000
E, molto francamente, credo,
15:56
if ColonelColonnello SandersSanders
361
941000
2000
se il Colonnello Sanders (della Kentucky Fried Chicken)
15:58
was to be carefulattento how he wordedformulata it,
362
943000
3000
lo mettesse in parole appropriate,
16:01
he could actuallyin realtà advertisepubblicizzare an extraextra piecepezzo.
363
946000
3000
potrebbe pubblicizzare un pezzo in più.
16:04
(LaughterRisate)
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949000
4000
(Risate)
16:08
AnywayIn ogni caso --
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953000
2000
Comunque ...
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When our dino-chickenDino-pollo hatchestratteggi,
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957000
4000
Quando il nostro dino-pollo nascerà
16:16
it will be, obviouslyovviamente, the postermanifesto childbambino,
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961000
3000
sarà, ovviamente, il pollo da poster
16:19
or what you mightpotrebbe call a postermanifesto chickpulcino,
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964000
3000
o quel che chiameremmo il 'pulcino da poster'
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for technologytecnologia, entertainmentdivertimento and designdesign.
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per la tecnologia, l'intrattenimento e il design.
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Thank you.
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2000
(Grazie)
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(ApplauseApplausi)
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3000
(Applausi)
Translated by Elena Montrasio
Reviewed by Els De Keyser

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ABOUT THE SPEAKER
Jack Horner - Dinosaur digger
Jack Horner and his dig teams have discovered the first evidence of parental care in dinosaurs, extensive nesting grounds, evidence of dinosaur herds, and the world’s first dinosaur embryos. He's now exploring how to build a dinosaur.

Why you should listen

Paleontologist Jack Horner discovered the first dinosaur eggs in the Western Hemisphere, the first evidence of dinosaur colonial nesting, the first evidence of parental care among dinosaurs, and the first dinosaur embryos.

Horner's research covers a wide range of topics about dinosaurs, including their behavior, physiology, ecology and evolution. Due to struggles with the learning disability, dyslexia, Horner does not hold a formal college degree but was awarded an Honorary Doctorate of Science from the University of Montana in 1986. Also in 1986 he was awarded a MacArthur Fellowship.

He's the Curator of Paleontology at the Museum of the Rockies in Bozeman, Montana, and is widely acknowledged to be the inspiration for the main character in the book and film Jurassic Park.

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