TED2011
Jack Horner: Building a dinosaur from a chicken
Jack Horner odpowiada na pytanie jak stworzyć dinozaura z kurczaka.
Filmed:
Readability: 3.7
3,387,976 views
Znany paleontolog Jack Horner całą swoją karierę poświęcił rekonstrukcji dinozaura. Odnalazł skamieliny z bardzo dobrze zakonserwowanymi naczyniami krwionośnymi i tkanką miękką, jednak nie zawierały one nienaruszonego DNA. Teraz dr Horner zmienił taktykę i stara się przywrócić kurczakom - naturalnym potomkom dinozaurów ich gadzie cechy, takie jak zęby, ogon oraz łapy aby stworzyć Kurczakozaura.
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. Full bio
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
When I was growing up in Montana,
0
0
4000
Dorastając w Montanie
00:19
I had two dreams.
1
4000
3000
miałem dwa marzenia.
00:22
I wanted to be a paleontologist,
2
7000
2000
Zostać paleontologiem
00:24
a dinosaur paleontologist,
3
9000
2000
badającym dinozaury
00:26
and I wanted to have a pet dinosaur.
4
11000
3000
i mieć własnego dinozaura.
00:29
And so that's what I've been striving for
5
14000
3000
O to walczyłem
00:32
all of my life.
6
17000
3000
całe życie.
00:35
I was very fortunate
7
20000
2000
Miałem dużo szczęścia
00:37
early in my career.
8
22000
2000
na początku kariery.
00:39
I was fortunate
9
24000
2000
Byłem dobry
00:41
in finding things.
10
26000
2000
w znajdywaniu rzeczy.
00:43
I wasn't very good at reading things.
11
28000
2000
Nigdy nie byłem dobry w czytaniu.
00:45
In fact, I don't read much of anything.
12
30000
3000
Prawie w ogóle nie czytam.
00:48
I am extremely dyslexic,
13
33000
2000
Mam skrajną dysleksję
00:50
and so reading is the hardest thing I do.
14
35000
3000
czytanie jest bardzo trudne.
00:53
But instead, I go out and I find things.
15
38000
3000
Zamiast tego znajduję rzeczy.
00:56
Then I just pick things up.
16
41000
2000
I je zbieram.
00:58
I basically practice for finding money on the street.
17
43000
3000
Ćwiczę znajdowanie pieniędzy na ulicy. (Śmiech)
01:01
(Laughter)
18
46000
2000
Ćwiczę znajdowanie pieniędzy na ulicy. (Śmiech)
01:03
And I wander about the hills,
19
48000
2000
Włóczę się po wzgórzach.
01:05
and I have found a few things.
20
50000
3000
Znalazłem kilka rzeczy.
01:08
And I have been fortunate enough
21
53000
3000
Szczęście dopisało mi na tyle,
01:11
to find things like the first eggs in the Western hemisphere
22
56000
5000
że odnalazłem pierwsze jaja na wschodniej półkuli
01:16
and the first baby dinosaurs in nests,
23
61000
4000
i pierwsze pisklęta dinozaurów w gnieździe,
01:20
the first dinosaur embryos
24
65000
2000
pierwsze zarodki dinozaura i mnóstwo kości.
01:22
and massive accumulations of bones.
25
67000
4000
pierwsze zarodki dinozaura i mnóstwo kości.
01:26
And it happened to be at a time
26
71000
2000
Było to w czasie
01:28
when people were just starting to begin to realize
27
73000
4000
gdy ludzie zaczęli myśleć, że dinozaury
01:32
that dinosaurs weren't the big, stupid, green reptiles
28
77000
4000
to nie tylko wielkie, głupie, zielone gady
01:36
that people had thought for so many years.
29
81000
3000
jak się nam wydawało przez wiele lat.
01:39
People were starting to get an idea
30
84000
2000
Gdy zaczynali rozumieć,
01:41
that dinosaurs were special.
31
86000
2000
że dinozaury były wyjątkowe.
01:43
And so, at that time,
32
88000
3000
W tym czasie
01:46
I was able to make some interesting hypotheses
33
91000
3000
stworzyłem kilka ciekawych hipotez
01:49
along with my colleagues.
34
94000
2000
razem ze współpracownikami.
01:51
We were able to actually say
35
96000
2000
Wiedzieliśmy już,
01:53
that dinosaurs -- based on the evidence we had --
36
98000
3000
bazując na wynikach badań,
01:56
that dinosaurs built nests
37
101000
3000
że dinozaury budowały gniazda
01:59
and lived in colonies
38
104000
3000
oraz żyły w koloniach
02:02
and cared for their young,
39
107000
2000
i opiekowały się młodymi
02:04
brought food to their babies
40
109000
2000
dostarczając im pożywienie
02:06
and traveled in gigantic herds.
41
111000
3000
oraz przemieszczały się w ogromnych stadach.
02:09
So it was pretty interesting stuff.
42
114000
3000
Było to bardzo ciekawe.
02:12
I have gone on to find more things
43
117000
3000
Kontynuując badania odkryłem,
02:15
and discover that dinosaurs really were very social.
44
120000
4000
że dinozaury były bardzo towarzyskie.
02:19
We have found a lot of evidence
45
124000
3000
Mamy wiele dowodów na to,
02:22
that dinosaurs changed
46
127000
2000
że dinozaury zmieniały się
02:24
from when they were juveniles to when they were adults.
47
129000
2000
w ciągu swojego życia.
02:26
The appearance of them would have been different --
48
131000
3000
Zmieniał się ich wygląd -
02:29
which it is in all social animals.
49
134000
2000
jak u wszystkich zwierząt towarzyskich.
02:31
In social groups of animals,
50
136000
2000
Młode zwierzęta towarzyskie
02:33
the juveniles always look different than the adults.
51
138000
3000
zawsze wyglądają inaczej niż dorosłe.
02:36
The adults can recognize the juveniles;
52
141000
2000
Dorosłe osobniki rozpoznają młode
02:38
the juveniles can recognize the adults.
53
143000
2000
a młode rozpoznają dorosłe.
02:40
And so we're making a better picture
54
145000
3000
Wiemy więcej o tym
02:43
of what a dinosaur looks like.
55
148000
2000
jak wyglądały dinozaury.
02:45
And they didn't just all chase Jeeps around.
56
150000
3000
Nie polowały wyłącznie na jeepy.
02:48
(Laughter)
57
153000
2000
(Śmiech)
02:50
But it is that social thing
58
155000
3000
To cechy towarzyskie
02:53
that I guess attracted Michael Crichton.
59
158000
4000
zainspirowały Michaela Crichtona.
02:57
And in his book, he talked about the social animals.
60
162000
4000
W swojej książce opowiada o zwierzętach towarzyskich.
03:01
And then Steven Spielberg, of course,
61
166000
2000
Później Steven Spielberg
03:03
depicts these dinosaurs
62
168000
2000
też przedstawił te dinozaury
03:05
as being very social creatures.
63
170000
3000
jako bardzo towarzyskie stworzenia.
03:08
The theme of this story is building a dinosaur,
64
173000
2000
Temat filmu to stworzenie dinozaura
03:10
and so we come to that part of "Jurassic Park."
65
175000
4000
dochodzimy do tej części Parku Jurajskiego.
03:14
Michael Crichton really was one of the first people
66
179000
3000
Michael Crichton był jednym z pierwszych,
03:17
to talk about bringing dinosaurs back to life.
67
182000
4000
pomysłodawców przywrócenia dinozaurów.
03:21
You all know the story, right.
68
186000
2000
Wszyscy znacie tę historię.
03:23
I mean, I assume everyone here has seen "Jurassic Park."
69
188000
3000
Domyślam się, że każdy oglądał Park Jurajski.
03:26
If you want to make a dinosaur,
70
191000
2000
Jeśli chcesz stworzyć dinozaura,
03:28
you go out, you find yourself a piece of petrified tree sap --
71
193000
4000
znajdujesz kawałek skamieniałej żywicy
03:32
otherwise known as amber --
72
197000
2000
nazywanej bursztynem,
03:34
that has some blood-sucking insects in it,
73
199000
3000
która zawiera owady krwiopijne,
03:37
good ones,
74
202000
2000
wybierasz jednego
03:39
and you get your insect and you drill into it
75
204000
3000
i wwiercasz się w niego
03:42
and you suck out some DNA,
76
207000
2000
pobierając DNA.
03:44
because obviously all insects that sucked blood in those days
77
209000
3000
Bez wątpienia ówczesne insekty żywiące się krwią
03:47
sucked dinosaur DNA out.
78
212000
3000
zassały DNA dinozaurów.
03:50
And you take your DNA back to the laboratory
79
215000
3000
Zabierasz DNA do labolatorium
03:53
and you clone it.
80
218000
3000
i je klonujesz.
03:56
And I guess you inject it into maybe an ostrich egg,
81
221000
3000
Wstrzykujesz je do strusiego jaja,
03:59
or something like that,
82
224000
2000
czy czegoś podobnego.
04:01
and then you wait,
83
226000
2000
Czekasz, a po chwili
04:03
and, lo and behold, out pops a little baby dinosaur.
84
228000
3000
pojawia się mały dinozaur
04:06
And everybody's happy about that.
85
231000
3000
i wszyscy się cieszą.
04:09
(Laughter)
86
234000
3000
(Śmiech)
04:12
And they're happy over and over again.
87
237000
2000
Za każdym razem się im to podoba.
04:14
They keep doing it; they just keep making these things.
88
239000
3000
Więc to kontynuują
04:17
And then, then, then, and then ...
89
242000
4000
A wtedy, wtedy, wtedy...
04:21
Then the dinosaurs, being social,
90
246000
3000
Wtedy towarzyskie dinozaury
04:24
act out their socialness,
91
249000
3000
okazują towarzyskość.
04:27
and they get together,
92
252000
2000
Zbierają się w grupę
04:29
and they conspire.
93
254000
3000
i spiskują.
04:32
And, of course, that's what makes Steven Spielberg's movie --
94
257000
4000
O tym opowiada film Stevena Spielberga,
04:36
conspiring dinosaurs chasing people around.
95
261000
3000
spisujące dinozaury polujące na ludzi.
04:39
So I assume everybody knows
96
264000
2000
Wszyscy pewnie wiecie,
04:41
that if you actually had a piece of amber and it had an insect in it,
97
266000
3000
że gdybyśmy znaleźli owada w bursztynie
04:44
and you drilled into it,
98
269000
3000
i wwiercilibyśmy się w niego
04:47
and you got something out of that insect,
99
272000
2000
pobierając próbkę
04:49
and you cloned it, and you did it over and over and over again,
100
274000
3000
i sklonowalibyśmy ją kilkukrotnie,
04:52
you'd have a room full of mosquitos.
101
277000
2000
mielibyśmy pokój pełen komarów.
04:54
(Laughter)
102
279000
2000
(Śmiech)
04:56
(Applause)
103
281000
5000
(Brawa)
05:01
And probably a whole bunch of trees as well.
104
286000
3000
Oraz dużo drzew.
05:04
Now if you want dinosaur DNA,
105
289000
2000
Jeżeli szukasz DNA dinozaura,
05:06
I say go to the dinosaur.
106
291000
3000
pobierasz je od dinozaura.
05:09
So that's what we've done.
107
294000
2000
Więc to zrobiliśmy.
05:11
Back in 1993 when the movie came out,
108
296000
2000
W 1993, roku premiery filmu
05:13
we actually had a grant from the National Science Foundation
109
298000
3000
otrzymaliśmy dotację z Narodowej Fundacji na rzecz Nauki
05:16
to attempt to extract DNA from a dinosaur,
110
301000
3000
na próbę pobrania DNA od dinozaura.
05:19
and we chose the dinosaur on the left,
111
304000
3000
Wybraliśmy dinozaura po lewej,
05:22
a Tyrannosaurus rex, which was a very nice specimen.
112
307000
3000
Tyranozaura Rexa - był ciekawym okazem.
05:25
And one of my former doctoral students,
113
310000
2000
Jeden z moich byłych doktorantów,
05:27
Dr. Mary Schweitzer,
114
312000
2000
dr Mary Schweitzer,
05:29
actually had the background
115
314000
2000
ma wykształcenie
05:31
to do this sort of thing.
116
316000
2000
pozwalające na wykonanie tej operacji.
05:33
And so she looked into the bone of this T. rex,
117
318000
3000
Oglądając próbki z kości udowej T. Rexa
05:36
one of the thigh bones,
118
321000
2000
Oglądając próbki z kości udowej T. Rexa
05:38
and she actually found
119
323000
2000
odkryła ciekawe struktury.
05:40
some very interesting structures in there.
120
325000
3000
odkryła ciekawe struktury.
05:43
They found these red circular-looking objects,
121
328000
4000
Odkryła te okrągłe czerwone obiekty,
05:47
and they looked, for all the world,
122
332000
2000
które wszystkim wyglądały
05:49
like red blood cells.
123
334000
2000
na czerwone krwinki.
05:51
And they're in
124
336000
2000
Znajdują się one
05:53
what appear to be the blood channels
125
338000
2000
w czymś jak naczynia krwionośne
05:55
that go through the bone.
126
340000
2000
znajdujące się w kości.
05:57
And so she thought, well, what the heck.
127
342000
3000
Więc pomyślała... "Co mi szkodzi".
06:00
So she sampled some material out of it.
128
345000
3000
Pobrała próbkę.
06:03
Now it wasn't DNA; she didn't find DNA.
129
348000
3000
Co prawda nie znalazła DNA,
06:06
But she did find heme,
130
351000
3000
ale odkryła hem,
06:09
which is the biological foundation
131
354000
2000
podstawowy składnik
06:11
of hemoglobin.
132
356000
2000
hemoglobiny.
06:13
And that was really cool.
133
358000
2000
To było fajne.
06:15
That was interesting.
134
360000
2000
To było ciekawe.
06:17
That was -- here we have 65-million-year-old heme.
135
362000
5000
Mieliśmy przed sobą hem mający 65 milionów lat.
06:22
Well we tried and tried
136
367000
2000
Próbowaliśmy i próbowaliśmy
06:24
and we couldn't really get anything else out of it.
137
369000
2000
ale nie mogliśmy znaleźć dobrej próbki.
06:26
So a few years went by,
138
371000
2000
Po kilku latach
06:28
and then we started the Hell Creek Project.
139
373000
2000
rozpoczęliśmy projekt Hell Creek.
06:30
And the Hell Creek Project was this massive undertaking
140
375000
3000
Dzięki niemu chcieliśmy odnaleźć
06:33
to get as many dinosaurs as we could possibly find,
141
378000
3000
jak najwięcej dinozaurów,
06:36
and hopefully find some dinosaurs
142
381000
2000
mając nadzieję na odkrycie
06:38
that had more material in them.
143
383000
3000
potrzebnej ilości materiału.
06:41
And out in eastern Montana
144
386000
3000
We wschodniej Montanie
06:44
there's a lot of space, a lot of badlands,
145
389000
2000
jest dużo przestrzeni, dużo badlandów
06:46
and not very many people,
146
391000
2000
i mało ludzi.
06:48
and so you can go out there and find a lot of stuff.
147
393000
2000
Można tam znaleźć wiele rzeczy.
06:50
And we did find a lot of stuff.
148
395000
2000
Tak też się stało.
06:52
We found a lot of Tyrannosaurs,
149
397000
2000
Znaleźliśmy wiele tyranozaurów,
06:54
but we found one special Tyrannosaur,
150
399000
2000
ale jeden okaz był wyjątkowy,
06:56
and we called it B-rex.
151
401000
2000
nazwaliśmy go B-rex.
06:58
And B-rex was found
152
403000
2000
Odnaleźliśmy go
07:00
under a thousand cubic yards of rock.
153
405000
2000
pod tysiącami metrów sześciennych skał.
07:02
It wasn't a very complete T. rex,
154
407000
3000
To nie był kompletny T. Rex
07:05
and it wasn't a very big T. rex,
155
410000
3000
ani bardzo duży T. Rex,
07:08
but it was a very special B-rex.
156
413000
3000
ale był to wyjątkowy B-rex.
07:11
And I and my colleagues cut into it,
157
416000
2000
Pobraliśmy z niego próbki
07:13
and we were able to determine,
158
418000
2000
i stwierdziliśmy,
07:15
by looking at lines of arrested growth, some lines in it,
159
420000
3000
obserwując warstwy przyrostu kości,
07:18
that B-rex had died at the age of 16.
160
423000
3000
że B-rex zmarł w wieku 16 lat.
07:21
We don't really know how long dinosaurs lived,
161
426000
3000
Nie wiemy ile przeciętnie żyły dinozaury,
07:24
because we haven't found the oldest one yet.
162
429000
2000
ponieważ nie odnaleźliśmy wciąż najstarszych.
07:26
But this one died at the age of 16.
163
431000
3000
Ale ten zmarł w wieku 16 lat.
07:29
We gave samples to Mary Schweitzer,
164
434000
2000
Przekazaliśmy próbki Mary Schweitzer,
07:31
and she was actually able to determine
165
436000
2000
która stwierdziła,
07:33
that B-rex was a female
166
438000
2000
że B-rex to samica
07:35
based on medullary tissue
167
440000
2000
na podstawie tkanki rdzennej
07:37
found on the inside of the bone.
168
442000
2000
znajdującej się w kości.
07:39
Medullary tissue is the calcium build-up,
169
444000
3000
Tkanka rdzenna wytwarza wapń
07:42
the calcium storage basically,
170
447000
2000
i go magazynuje
07:44
when an animal is pregnant,
171
449000
2000
podczas ciąży zwierzęcia,
07:46
when a bird is pregnant.
172
451000
2000
podczas ciąży ptaka.
07:48
So here was the character
173
453000
2000
To było ogniwo
07:50
that linked birds and dinosaurs.
174
455000
2000
łączące ptaki z dinozaurami.
07:52
But Mary went further.
175
457000
2000
Mary posunęła się dalej.
07:54
She took the bone, and she dumped it into acid.
176
459000
3000
Zanurzyła kość w kwasie.
07:57
Now we all know that bones are fossilized,
177
462000
3000
Wiemy, że kości są skamieniałe,
08:00
and so if you dump it into acid,
178
465000
2000
więc po zanurzeniu ich w kwasie
08:02
there shouldn't be anything left.
179
467000
2000
nie powinno nic zostać.
08:04
But there was something left.
180
469000
2000
Jednak coś zostało.
08:06
There were blood vessels left.
181
471000
3000
Naczynia krwionośne.
08:09
There were flexible, clear blood vessels.
182
474000
4000
Elastyczne, wyraźne naczynia krwionośne.
08:13
And so here was the first soft tissue from a dinosaur.
183
478000
3000
Otrzymaliśmy pierwszą tkankę miękką dinozaura.
08:16
It was extraordinary.
184
481000
2000
To było wyjątkowe.
08:18
But she also found osteocytes,
185
483000
3000
Odnalazła także osteocyty,
08:21
which are the cells that laid down the bones.
186
486000
3000
znajdujące się wewnątrz kości.
08:24
And try and try, we could not find DNA,
187
489000
4000
Nie mogła znaleźć DNA,
08:28
but she did find evidence of proteins.
188
493000
3000
ale znalazła ślady protein.
08:31
But we thought maybe --
189
496000
3000
Pomyśleliśmy,
08:34
well, we thought maybe
190
499000
2000
że materiał genetyczny
08:36
that the material was breaking down after it was coming out of the ground.
191
501000
3000
może się psuć podczas wydobywania z ziemi.
08:39
We thought maybe it was deteriorating very fast.
192
504000
2000
Szybko traci na wartości.
08:41
And so we built a laboratory
193
506000
2000
Więc zabudowaliśmy laboratorium
08:43
in the back of an 18-wheeler trailer,
194
508000
3000
w 18-kołowej przyczepie
08:46
and actually took the laboratory to the field
195
511000
3000
i przenieśliśmy je w teren
08:49
where we could get better samples.
196
514000
2000
aby pobrać lepsze próbki.
08:51
And we did. We got better material.
197
516000
3000
Zdobyliśmy lepszy materiał.
08:54
The cells looked better.
198
519000
2000
Tkanki wyglądały lepiej.
08:56
The vessels looked better.
199
521000
2000
Naczynia wyglądały lepiej.
08:58
Found the protein collagen.
200
523000
2000
oraz kolagen.
09:00
I mean, it was wonderful stuff.
201
525000
3000
Wszytsko wspaniałej jakości.
09:03
But it's not dinosaur DNA.
202
528000
4000
Ale nie DNA.
09:07
So we have discovered
203
532000
2000
Wywnioskowaliśmy,
09:09
that dinosaur DNA, and all DNA,
204
534000
2000
że DNA
09:11
just breaks down too fast.
205
536000
2000
ulega rozkładowi zbyt szybko.
09:13
We're just not going to be able
206
538000
2000
Nie jesteśmy w stanie
09:15
to do what they did in "Jurassic Park."
207
540000
3000
powtórzyć historii z Parku Jurajskiego.
09:18
We're not going to be able to make a dinosaur
208
543000
3000
Nie odtworzymy dinozaura
09:21
based on a dinosaur.
209
546000
3000
z dinozaura.
09:24
But birds are dinosaurs.
210
549000
4000
Ale ptaki to dinozaury.
09:29
Birds are living dinosaurs.
211
554000
3000
To żyjące dinozaury.
09:32
We actually classify them
212
557000
2000
Sklasyfikowaliśmy je
09:34
as dinosaurs.
213
559000
2000
jako dinozaury.
09:36
We now call them non-avian dinosaurs
214
561000
2000
Istnieje podział na "nieptasie" dinozaury
09:38
and avian dinosaurs.
215
563000
2000
oraz "ptasie" dinozaury.
09:40
So the non-avian dinosaurs
216
565000
2000
"Nieptasie"
09:42
are the big clunky ones that went extinct.
217
567000
2000
to wielkie, niezgrabne, które wyginęły.
09:44
Avian dinosaurs are our modern birds.
218
569000
3000
Ptasie dinozaury to ptaki.
09:47
So we don't have to make a dinosaur
219
572000
2000
Nie musimy tworzyć dinozaurów,
09:49
because we already have them.
220
574000
3000
bo już je mamy.
09:54
(Laughter)
221
579000
4000
(Śmiech)
09:58
I know, you're as bad as the sixth-graders.
222
583000
4000
Jesteście jak szóstoklasiści.
10:02
(Laughter)
223
587000
2000
(Śmiech)
10:04
The sixth-graders look at it and they say, "No."
224
589000
3000
Oni patrzą na ptaki i mówią: Nie!
10:07
(Laughter)
225
592000
2000
(Śmiech)
10:09
"You can call it a dinosaur,
226
594000
2000
"Możesz go nazwać dinozaurem,
10:11
but look at the velociraptor: the velociraptor is cool."
227
596000
3000
ale nie jest tak fajny jak Welociraptor".
10:14
(Laughter)
228
599000
2000
(Śmiech)
10:16
"The chicken is not."
229
601000
2000
"Kurczak nie jest fajny"
10:18
(Laughter)
230
603000
2000
(Śmiech)
10:20
So this is our problem,
231
605000
2000
To jest nasz problem
10:22
as you can imagine.
232
607000
3000
jak się domyślacie.
10:25
The chicken is a dinosaur.
233
610000
2000
Kurczak to dinozaur.
10:27
I mean it really is.
234
612000
2000
Naprawdę.
10:29
You can't argue with it
235
614000
2000
Nie możecie zaprzeczyć,
10:31
because we're the classifiers and we've classified it that way.
236
616000
3000
bo już go tak sklasyfikowaliśmy.
10:34
(Laughter)
237
619000
2000
(Śmiech)
10:36
(Applause)
238
621000
4000
(Brawa)
10:41
But the sixth-graders demand it.
239
626000
2000
Szóstoklasiści się domagają.
10:43
"Fix the chicken."
240
628000
2000
"Naprawcie kurczaka."
10:45
(Laughter)
241
630000
2000
(Śmiech)
10:47
So that's what I'm here to tell you about:
242
632000
2000
Więc o tym wam opowiem:
10:49
how we are going to fix a chicken.
243
634000
3000
jak zamierzamy naprawić kurczaka.
10:52
So we have a number of ways
244
637000
3000
Istnieje kilka sposobów
10:55
that we actually can fix the chicken.
245
640000
5000
na naprawienie kurczaka.
11:00
Because evolution works,
246
645000
2000
Dzięki ewolucji
11:02
we actually have some evolutionary tools.
247
647000
3000
mamy kilka narzędzi.
11:05
We'll call them biological modification tools.
248
650000
3000
To narzędzia inżynierii genetycznej.
11:08
We have selection.
249
653000
2000
Dobór naturalny.
11:10
And we know selection works.
250
655000
2000
Wiemy jak on działa.
11:12
We started out with a wolf-like creature
251
657000
3000
Zaczynamy od wilczego stworzenia
11:15
and we ended up with a Maltese.
252
660000
3000
a kończymy na Maltańczyku.
11:18
I mean, that's --
253
663000
3000
To znaczy
11:21
that's definitely genetic modification.
254
666000
4000
to na pewno modyfikacja genetyczna.
11:25
Or any of the other funny-looking little dogs.
255
670000
4000
Albo jakikolwiek inny zabawny pies.
11:30
We also have transgenesis.
256
675000
2000
Transgeneza też jest ciekawa.
11:32
Transgenesis is really cool too.
257
677000
2000
Transgeneza też jest ciekawa.
11:34
That's where you take a gene out of one animal and stick it in another one.
258
679000
3000
Pobieramy gen z jednego zwierzęcia i umieszczamy go w innym.
11:37
That's how people make GloFish.
259
682000
3000
W ten sposób powstały GloFish.
11:40
You take a glow gene
260
685000
3000
Pobieramy świecący gen
11:43
out of a coral or a jellyfish
261
688000
4000
z korala lub meduzy
11:47
and you stick it in a zebrafish,
262
692000
2000
i umieszczamy go w danio.
11:49
and, puff, they glow.
263
694000
2000
Puff, danio świeci.
11:51
And that's pretty cool.
264
696000
2000
To naprawdę fajne.
11:53
And they obviously make a lot of money off of them.
265
698000
3000
Można też na tym dużo zarobić.
11:56
And now they're making Glow-rabbits
266
701000
2000
Teraz powstają świecące króliki
11:58
and Glow-all-sorts-of-things.
267
703000
2000
i inne świecące rzeczy.
12:00
I guess we could make a glow chicken.
268
705000
3000
Moglibyśmy stworzyć świecącego kurczaka.
12:03
(Laughter)
269
708000
2000
(Śmiech)
12:05
But I don't think that'll satisfy the sixth-graders either.
270
710000
3000
Ale to też nie zadowoli szóstoklasistów.
12:08
But there's another thing.
271
713000
2000
Ale jest coś jeszcze.
12:10
There's what we call atavism activation.
272
715000
3000
Nazywamy to atawizmem.
12:13
And atavism activation
273
718000
2000
Atawizm to po prostu...
12:15
is basically --
274
720000
2000
Atawizm to po prostu...
12:17
an atavism is an ancestral characteristic.
275
722000
4000
Atawizm to cecha przodków.
12:21
You heard
276
726000
2000
Słyszeliście o noworodkach z ogonami,
12:23
that occasionally children are born with tails,
277
728000
3000
Słyszeliście o noworodkach z ogonami,
12:26
and it's because it's an ancestral characteristic.
278
731000
4000
ogon to cecha odległych przodków.
12:30
And so there are a number of atavisms
279
735000
3000
Istnieje wiele przykładów atawizmów.
12:33
that can happen.
280
738000
2000
Istnieje wiele przykładów atawizmów.
12:35
Snakes are occasionally born with legs.
281
740000
3000
Węże z łapami.
12:38
And here's an example.
282
743000
2000
A to przykład
12:40
This is a chicken with teeth.
283
745000
3000
kurczaka z zębami.
12:43
A fellow by the name of Matthew Harris
284
748000
2000
Matthew Harris
12:45
at the University of Wisconsin in Madison
285
750000
3000
z Uniwersytetu Wisconsin w Madison
12:48
actually figured out a way to stimulate
286
753000
3000
odkrył gen symulujący
12:51
the gene for teeth,
287
756000
3000
wzrost zębów
12:54
and so was able to actually turn the tooth gene on
288
759000
3000
i był w stanie stworzyć
12:57
and produce teeth in chickens.
289
762000
3000
kurczaka z zębami.
13:00
Now that's a good characteristic.
290
765000
3000
To dobra cecha.
13:03
We can save that one.
291
768000
3000
Przyda się nam.
13:06
We know we can use that.
292
771000
2000
Możemy jej użyć.
13:08
We can make a chicken with teeth.
293
773000
3000
Możemy stworzyć kurczaka z zębami.
13:12
That's getting closer.
294
777000
2000
Jesteśmy bliżej.
13:14
That's better than a glowing chicken.
295
779000
2000
To lepsze od świecącego kurczaka.
13:16
(Laughter)
296
781000
2000
(Śmiech)
13:18
A friend of mine, a colleague of mine,
297
783000
2000
Mój znajomy
13:20
Dr. Hans Larsson at McGill University,
298
785000
2000
dr Hans Larsson z Uniwersytetu McGill
13:22
is actually looking at atavisms.
299
787000
2000
zajmuje się atawizmami.
13:24
And he's looking at them
300
789000
2000
Analizuje je
13:26
by looking at the embryo genesis of birds
301
791000
3000
badając powstanie ptasich zarodków
13:29
and actually looking at how they develop,
302
794000
3000
i ich rozwój.
13:32
and he's interested in how birds actually lost their tail.
303
797000
4000
Interesuje go jak ptaki pozbyły się ogona.
13:36
He's also interested in the transformation
304
801000
2000
Oraz transformacja
13:38
of the arm, the hand, to the wing.
305
803000
3000
łapy w skrzydło.
13:41
He's looking for those genes as well.
306
806000
2000
Poszukuje także tych genów.
13:43
And I said, "Well, if you can find those,
307
808000
3000
Powiedziałem mu: “Jeśli je znajdziesz,
13:46
I can just reverse them
308
811000
2000
wystarczy je odwrócić
13:48
and make what I need to make for the sixth-graders."
309
813000
3000
i uszczęśliwię szóstoklasistów."
13:51
And so he agreed.
310
816000
2000
Zgodził się.
13:53
And so that's what we're looking into.
311
818000
2000
Na tym się skupiamy.
13:55
If you look at dinosaur hands,
312
820000
2000
Łapy dinozaurów,
13:57
a velociraptor
313
822000
2000
jak welociraptora,
13:59
has that cool-looking hand with the claws on it.
314
824000
2000
takie fajne łapy z pazurami.
14:01
Archaeopteryx, which is a bird, a primitive bird,
315
826000
3000
Archaeopteryx, prymitywny ptak
14:04
still has that very primitive hand.
316
829000
3000
również posiadał takie łapy.
14:07
But as you can see, the pigeon,
317
832000
2000
Ale gołąb,
14:09
or a chicken or anything else, another bird,
318
834000
2000
kurczak czy inny ptak,
14:11
has kind of a weird-looking hand,
319
836000
3000
posiada dziwną łapę,
14:14
because the hand is a wing.
320
839000
2000
jego łapa to skrzydło.
14:16
But the cool thing is
321
841000
2000
Ciekawe jest to, że zarodek,
14:18
that, if you look in the embryo,
322
843000
3000
Ciekawe jest to, że zarodek,
14:21
as the embryo is developing
323
846000
2000
rozwijający się zarodek
14:23
the hand actually looks
324
848000
3000
ma łapę
14:26
pretty much like the archaeopteryx hand.
325
851000
2000
bardzo podobną do archaeopteryxa.
14:28
It has the three fingers, the three digits.
326
853000
3000
Posiada trzy palce.
14:31
But a gene turns on that actually fuses those together.
327
856000
3000
Ale pewien gen łączy je ze sobą.
14:34
And so what we're looking for is that gene.
328
859000
3000
Tego genu szukamy.
14:37
We want to stop that gene from turning on,
329
862000
2000
Chcemy zatrzymać jego aktywację
14:39
fusing those hands together,
330
864000
2000
i jego działanie aby otrzymać
14:41
so we can get a chicken that hatches out with a three-fingered hand,
331
866000
3000
kurczaka wykluwającego się z 3 palczastą łapą,
14:44
like the archaeopteryx.
332
869000
2000
jak archaeopteryx.
14:46
And the same goes for the tails.
333
871000
3000
To samo z ogonami.
14:49
Birds have basically
334
874000
3000
Ptaki posiadają
14:52
rudimentary tails.
335
877000
2000
szczątkowe ogony.
14:54
And so we know
336
879000
3000
Wiemy, że zarodek
14:57
that in embryo,
337
882000
2000
Wiemy, że zarodek
14:59
as the animal is developing,
338
884000
2000
podczas rozwoju
15:01
it actually has a relatively long tail.
339
886000
3000
posiada całkiem długi ogon.
15:04
But a gene turns on
340
889000
2000
Ale aktywuje się gen,
15:06
and resorbs the tail, gets rid of it.
341
891000
3000
który hamuje rozmów ogona.
15:09
So that's the other gene we're looking for.
342
894000
3000
To drugi gen, którego poszukujemy.
15:12
We want to stop that tail from resorbing.
343
897000
4000
Aby zatrzymać hamowanie rozwoju ogona.
15:16
So what we're trying to do really
344
901000
3000
Dążymy do zmodyfikowania kurczaka
15:19
is take our chicken,
345
904000
3000
Dążymy do zmodyfikowania kurczaka
15:22
modify it
346
907000
2000
do tego stopnia
15:24
and make the chickenosaurus.
347
909000
2000
by stworzyć kurczakozaura.
15:26
(Laughter)
348
911000
3000
(Śmiech)
15:29
It's a cooler-looking chicken.
349
914000
3000
Ulepszonego kurczaka.
15:32
But it's just the very basics.
350
917000
3000
Ogólnie rzecz biorąc,
15:35
So that really is what we're doing.
351
920000
2000
to jest nasz cel.
15:37
And people always say, "Why do that?
352
922000
2000
Ludzie zawsze pytają: “Dlaczego?
15:39
Why make this thing?
353
924000
2000
Dlaczego go tworzyć?
15:41
What good is it?"
354
926000
2000
Po co?”
15:43
Well, that's a good question.
355
928000
2000
Dobre pytanie.
15:45
Actually, I think it's a great way to teach kids
356
930000
2000
To dobry sposób nauczenia dzieci
15:47
about evolutionary biology
357
932000
2000
biologii ewolucyjnej
15:49
and developmental biology
358
934000
2000
i biologii rozwoju
15:51
and all sorts of things.
359
936000
2000
oraz innych rzeczy.
15:53
And quite frankly, I think
360
938000
3000
Uważam, że jeśli Harland Sanders,
15:56
if Colonel Sanders
361
941000
2000
założyciel KFC,
15:58
was to be careful how he worded it,
362
943000
3000
dobrze by go zareklamował,
16:01
he could actually advertise an extra piece.
363
946000
3000
to mógłby sprzedać dodatkowy kawałek kurczaka. (Śmiech)
16:04
(Laughter)
364
949000
4000
to mógłby sprzedać dodatkowy kawałek kurczaka. (Śmiech)
16:08
Anyway --
365
953000
2000
Poza tym...
16:12
When our dino-chicken hatches,
366
957000
4000
Kiedy nasz dino-kurczak się wykluje
16:16
it will be, obviously, the poster child,
367
961000
3000
będzie "dzieckiem z plakatu"
16:19
or what you might call a poster chick,
368
964000
3000
a raczej "kurczakiem" - symbolem
16:22
for technology, entertainment and design.
369
967000
3000
technologii, rozrywki oraz designu.
16:25
Thank you.
370
970000
2000
Dziękuję.
16:27
(Applause)
371
972000
3000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Jack Horner - Dinosaur diggerJack 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.
Jack Horner | Speaker | TED.com