ABOUT THE SPEAKER
Paul Rothemund - DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of.

Why you should listen

Paul Rothemund won a MacArthur grant this year for a fairly mystifying study area: "folding DNA." It brings up the question: Why fold DNA? The answer is -- because the power to manipulate DNA in this way could change the way we make things at a very basic level.

Rothemund's work combines the study of self-assembly (watch the TEDTalks from Neil Gershenfeld and Saul Griffith for more on this) with the research being done in DNA nanotechnology -- and points the way toward self-assembling devices at microscale, making computer memory, for instance, smaller, faster and maybe even cheaper.

More profile about the speaker
Paul Rothemund | Speaker | TED.com
TED2007

Paul Rothemund: Playing with DNA that self-assembles

Paul Rothemund rzuca zaklęcie na cząsteczkę DNA

Filmed:
471,278 views

Paul Rothemund pisze oprogramowanie umożliwiające ułożenie cząsteczki DNA w struktury przypominające kształtem gwiazdę, uśmiechniętą buźkę i wiele innych. Pomysł ten, notabene fenomenalny, przedstawia ideę samoorganizacji materii w najmniejszej istniejącej skali - co może mieć istotny wpływ na przyszły rozwój nanotechnologii.
- DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:26
There's an ancientstarożytny and universaluniwersalny conceptpojęcie that wordssłowa have powermoc,
0
1000
4000
Istnieje starożytne i powszechne przekonanie, że słowa mają moc,
00:30
that spellszaklęcia exististnieć, and that if we could only pronouncewymawiać the right wordssłowa,
1
5000
4000
że zaklęcia istnieją i jeżeli tylko moglibyśmy wypowiedzieć odpowiednie słowa,
00:34
then -- whoooshszuuuuu -- you know, an avalancheLawina would come
2
9000
2000
wówczas szuuuuu! Lawina mogłaby zejść
00:36
and wipewycierać out the hobbitshobbitów, right? So this is a very attractiveatrakcyjny ideapomysł
3
11000
5000
i zmieść hobbitów, czyż nie tak? Sam pomysł jest bardzo atrakcyjny,
00:41
because we're very lazyleniwy, like the sorcerer'sSorcerer's apprenticeuczeń,
4
16000
2000
ponieważ jesteśmy strasznie leniwi, zupełnie jak uczeń czarnoksiężnika,
00:43
or the world'srecyrodycyjstwo diecystwo recyrodycyjstwo diecystwo recy sektorcy greatestnajwiększy computerkomputer programmerprogramista.
5
18000
2000
czy najlepszy programista świata.
00:45
And so this ideapomysł has a lot of tractiontrakcja with us.
6
20000
2000
Pomysł ten ma wiele wspólnego z nami.
00:47
We love the ideapomysł that wordssłowa, when pronouncedwymawiane --
7
22000
2000
Uwielbiamy przekonanie, że słowa, kiedy są wymawiane --
00:49
they're just little more than pureczysty informationInformacja,
8
24000
2000
niosą więcej niż samą informację,
00:51
but they evokeprzywołać some physicalfizyczny actionczynność
9
26000
1000
że wywołują pewne fizyczne działanie
00:53
in the realreal worldświat that helpspomaga us do work.
10
28000
1000
w realnym świecie, które ułatwia nam pracę.
00:54
And so, of coursekurs, with lots of programmableprogramowalny computerskomputery
11
29000
3000
Oczywiście dysponując całym mnóstwem komputerów
00:57
and robotsroboty around this is an easyłatwo thing to pictureobrazek.
12
32000
3000
i robotów, jest to dość łatwe do przedstawienia.
01:00
So how manywiele of you know what I'm talkingmówić about?
13
35000
2000
Czy ktokolwiek wie, o czym teraz mówię?
01:02
RaisePodnieść your right handdłoń. OK. How manywiele of you
14
37000
1000
Podnieście prawą rękę. Ok. Ilu z was,
01:03
don't know what I'm talkingmówić about? RaisePodnieść your left handdłoń.
15
38000
3000
nie ma pojęcia, o czym mówię? Podnieście lewą rękę. Ok.
01:06
So that's great. So that was too easyłatwo.
16
41000
3000
W porządku. Wspaniale. To było zbyt łatwe.
01:09
You guys have very insecureniepewny computerskomputery, OK?
17
44000
3000
Czyżbyście mieli kompletnie niezabezpieczone komputery?
01:12
So now, the thing is that this is a differentróżne kinduprzejmy of spellzaklęcie.
18
47000
5000
Jednakże jest to zupełnie inny rodzaj zaklęcia.
01:17
This is a computerkomputer programprogram madezrobiony of zeroszer and oneste.
19
52000
1000
Jest to program komputerowy składający się z ciągu zer i jedynek.
01:18
It can be pronouncedwymawiane on a computerkomputer. It does something like this.
20
53000
3000
Zaklęcie to może być wypowiadane przez komputer. A wygląda to w następujący sposób.
01:21
The importantważny thing is we can writepisać it in a high-levelwysoki poziom languagejęzyk.
21
56000
2000
Ważne jest, że zaklęcie możemy zapisać stosując język wysokiego poziomu,
01:23
A computerkomputer magicianmaga can writepisać this thing.
22
58000
3000
a pisze je komputer czarodziej.
01:26
It can be compiledskompilowany into this -- into zeroszer and oneste --
23
61000
3000
Następnie kod ten jest kompilowany do ciągu zero-jedynkowego --
01:29
and pronouncedwymawiane by a computerkomputer.
24
64000
1000
odczytywanego przez komputer.
01:30
And that's what makesczyni computerskomputery powerfulpotężny:
25
65000
1000
I właśnie to czyni komputery potężnymi:
01:32
these high-levelwysoki poziom languagesJęzyki that can be compiledskompilowany.
26
67000
2000
możliwość kompilacji języka wysokiego poziomu.
01:34
And so, I'm here to tell you, you don't need a computerkomputer
27
69000
3000
Chciałbym powiedzieć wam, że nie potrzebujemy komputera
01:37
to actuallytak właściwie have a spellzaklęcie. In factfakt, what you can do
28
72000
3000
by móc wypowiedzieć zaklęcie. Faktem jest, że jeżeli
01:40
at the molecularmolekularny levelpoziom is that if you encodekodowanie informationInformacja --
29
75000
3000
na poziomie cząsteczkowym zakodujemy informację --
01:43
you encodekodowanie a spellzaklęcie or programprogram as moleculesCząsteczki --
30
78000
2000
zakodujemy zaklęcie lub program pod postacią cząsteczek --
01:46
then physicsfizyka can actuallytak właściwie directlybezpośrednio interpretzinterpretować that informationInformacja
31
81000
3000
to fizyka odczyta tę informację
01:49
and runbiegać a programprogram. That's what happensdzieje się in proteinsbiałka.
32
84000
2000
i uruchomi program. Tak dzieje się właśnie w przypadku białek.
01:52
When this aminoamino acidkwas sequencesekwencja getsdostaje pronouncedwymawiane as atomsatomy,
33
87000
2000
Kiedy pokazana tutaj sekwencja aminokwasów zostanie odczytana jako atomy,
01:55
these little letterslisty are stickylepki for eachkażdy other.
34
90000
2000
wówczas te małe literki zostają naklejone na każdy z rozpoznanych aminokwasów.
01:57
It collapseswali into a three-dimensionaltrójwymiarowy shapekształt that turnsskręca it into
35
92000
3000
Następuje ułożenie łańcucha aminokwasów w strukturę trójwymiarową,
02:00
a nanomachinenanomachine that actuallytak właściwie cutscięcia DNADNA.
36
95000
2000
w nanomaszynę, która rozcina nić DNA.
02:02
And the interestingciekawy thing is that if you changezmiana the sequencesekwencja,
37
97000
3000
Ciekawe jest to, że jeżeli zmienimy kolejność aminokwasów,
02:05
you changezmiana the three-dimensionaltrójwymiarowy foldingskładanie.
38
100000
2000
zmienimy również trójwymiarowe upakowanie DNA.
02:07
You get now a DNADNA staplerzszywacz insteadzamiast. These are the kinduprzejmy of
39
102000
3000
Otrzymamy spinacz DNA. Są to swego rodzaju
02:10
molecularmolekularny programsprogramy that we want to be ablezdolny to writepisać,
40
105000
2000
programy cząsteczkowe, które chcielibyśmy bardzo móc tworzyć.
02:12
but the problemproblem is, we don't know the machinemaszyna languagejęzyk of
41
107000
2000
Problem polega jednak na tym, że nie znamy języka
02:14
proteinsbiałka. We don't have a compilerkompilator for proteinsbiałka.
42
109000
2000
maszynowego białek. W przypadku białek nie dysponujemy kompilatorem.
02:17
So I've joinedDołączył a growingrozwój bandzespół muzyczny of people that try to make
43
112000
2000
Dlatego też, dołączyłem do rosnącej grupy osób próbujących uzyskać
02:19
molecularmolekularny spellszaklęcia usingza pomocą DNADNA. We use DNADNA because it's cheapertaniej.
44
114000
3000
cząsteczkowe zaklęcia z wykorzystaniem nici DNA. Użyliśmy DNA, ponieważ jest tanie,
02:23
It's easierłatwiejsze to handleuchwyt. It's something that we understandzrozumieć really well.
45
118000
2000
łatwe w użyciu, jest czymś, co bardzo dobrze znamy.
02:25
We understandzrozumieć it so well, in factfakt, that we think we can actuallytak właściwie writepisać
46
120000
4000
Znaliśmy je tak dobrze, że sądziliśmy iż jesteśmy w stanie napisać
02:29
programmingprogramowanie languagesJęzyki for DNADNA and have molecularmolekularny compilerskompilatory.
47
124000
3000
języki programowania z wykorzystaniem DNA, tak by stworzyć cząsteczkowy kompilator.
02:32
So then, we think we can do that. And my first questionpytanie doing this --
48
127000
4000
Uważaliśmy, że możemy to zrobić. Moje pierwsze pytanie podczas pisania --
02:36
or one of my questionspytania doing this -- was how can you make
49
131000
1000
a właściwie to jedno z pierwszych- brzmiało: W jaki sposób można ułożyć
02:38
an arbitraryarbitralny shapekształt or patternwzór out of DNADNA? And I decidedzdecydowany to use
50
133000
3000
nić DNA w dowolny kształt lub wzór? Postanowiłem do tego celu użyć
02:41
a typerodzaj of DNADNA origamiOrigami, where you take a long strandStrand of DNADNA
51
136000
3000
origami DNA; to metoda, w której nitkę DNA
02:44
and foldzagięcie it into whatevercokolwiek shapekształt or patternwzór you mightmoc want.
52
139000
3000
zwijamy w dowolny kształt czy wzór.
02:47
So here'soto jest a shapekształt. I actuallytak właściwie spentwydany about a yearrok in my home,
53
142000
3000
A oto kształt. Właściwie to spędziłem w domu prawie rok,
02:50
in my underwearBielizna, codingkodowanie, like LinusLinus [TorvaldsTorvalds], in that pictureobrazek before.
54
145000
3000
siedząc w bieliźnie i kodując, zupełnie jak Linus [Torvalds], na poprzednim obrazku.
02:54
And this programprogram takes a shapekształt, spitspluje out 250 DNADNA sequencessekwencje.
55
149000
3000
I tak program ten nabiera kształtu, aktualnie wyrzucając 250 krótkich sekwencji DNA.
02:57
These shortkrótki DNADNA sequencessekwencje are what are going to foldzagięcie the long strandStrand
56
152000
3000
Krótkie odcinki DNA, tak zwane spinacze służą do zwijania długiej nici
03:00
into this shapekształt that we want to make. So you sendwysłać an e-maile-mail
57
155000
3000
w dowolny kształt, taki jaki chcemy uzyskać. Po prostu wysyłamy e-maila
03:03
with these sequencessekwencje in it to a companyfirma, and what it does --
58
158000
3000
zawierającego odpowiednie sekwencje do wykonawcy, a oto co następuje -
03:07
the companyfirma pronounceswypowiada them on a DNADNA synthesizersyntezator.
59
162000
1000
wykonawca odczytuje je na syntezatorze DNA.
03:09
It's a machinemaszyna about the sizerozmiar of a photocopierksero. And what happensdzieje się is,
60
164000
3000
Syntezator DNA to maszyna rozmiarów mniej więcej ksera.
03:12
they take your e-maile-mail and everykażdy letterlist in your e-maile-mail,
61
167000
2000
Kiedy nasz e-mail zostanie odebrany, każda zawarta w nim litera
03:14
they replacezastąpić with 30-atom-atom clustergrupa -- one for eachkażdy letterlist,
62
169000
3000
zostaje zastąpiona klasterem składającym się z 30 atomów.
03:17
A, T, C, and G in DNADNA. They stringstrunowy them up in the right sequencesekwencja,
63
172000
3000
A, T, C czy G w cząsteczce DNA. Następnie klastery zostają ułożone w odpowiedniej kolejności
03:21
and then they sendwysłać them back to you viaprzez FedExFedEx.
64
176000
1000
odsyłane ”przesyłką kurierską” z powrotem do nas.
03:23
So you get 250 of these in the mailPoczta in little tubesrury.
65
178000
1000
I tak otrzymujemy 250 krótkich odcinków DNA w probówkach.
03:25
I mixmieszać them togetherRazem, addDodaj a little bitkawałek of saltSól waterwoda,
66
180000
3000
Mieszamy je wszystkie razem w roztworze chlorku sodu
03:28
and then addDodaj this long strandStrand I was tellingwymowny you about,
67
183000
2000
dodając wspomnianą wcześniej długą nić DNA,
03:30
that I've stolenskradziony from a viruswirus. And then what happensdzieje się is,
68
185000
2000
skradzioną od wirusów. A oto co następuje.
03:33
you heatciepło this wholecały thing up to about boilingwrzenie. You coolchłodny it down
69
188000
3000
Najpierw całość ogrzewamy do wrzenia, a następnie chłodzimy
03:37
to roompokój temperaturetemperatura, and as you do,
70
192000
1000
do temperatury pokojowej. Spójrzmy,
03:38
what happensdzieje się is those shortkrótki strandsnitki, they do the followingnastępujący thing:
71
193000
2000
co dzieje się ze spinaczami po ochłodzeniu roztworu.
03:41
eachkażdy one of them bindswiąże that long strandStrand in one placemiejsce,
72
196000
3000
Każdy taki spinacz łączy dwa oddalone
03:44
and then has a seconddruga halfpół that bindswiąże that long strandStrand
73
199000
2000
od siebie odcinki długiej nici,
03:47
in a distantodległy placemiejsce, and bringsprzynosi those two partsCzęści of the long strandStrand
74
202000
3000
dzięki czemu odległe fragmenty DNA zbliżają się do siebie,
03:50
closeblisko togetherRazem so that they stickkij togetherRazem.
75
205000
2000
tak by połączyć się.
03:52
And so the netnetto effectefekt of all 250 of these strandsnitki is to foldzagięcie
76
207000
3000
W efekcie 250 takich spinaczy umożliwia ułożenie
03:55
the long strandStrand into the shapekształt that you're looking for.
77
210000
4000
jednej długiej nici DNA w pożądany kształt.
03:59
It'llBędzie to approximatezbliżenie that shapekształt. We do this for realreal in the testtest tuberura.
78
214000
3000
Może być to mniej więcej taki kształt. Eksperyment przeprowadzamy w probówkach.
04:02
In eachkażdy little dropupuszczać of waterwoda you get 50 billionmiliard of these guys.
79
217000
3000
W jednej małej kropli wody mamy 50 miliardów takich „kolesi”.
04:05
You can look with a microscopemikroskopu and see them on a surfacepowierzchnia.
80
220000
2000
Możemy spojrzeć pod mikroskop i je zobaczyć.
04:08
And the neatschludny thing is that if you changezmiana the sequencesekwencja
81
223000
1000
Świetne jest to, że jeżeli zmienimy kolejność
04:09
and changezmiana the spellzaklęcie, you just changezmiana the sequencesekwencja of the stapleszszywki.
82
224000
4000
i zaklęcie, zmienimy również sposób ułożenia spinaczy.
04:13
You can make a moleculecząsteczka that lookswygląda like this, and, you know,
83
228000
3000
Możemy zrobić cząsteczki wyglądające na przykład tak, i wiecie co?
04:16
he likeslubi to hangpowiesić out with his buddieskumple, right.
84
231000
2000
On bardzo lubi spędzać czas ze swoimi „kumplami”.
04:19
And a lot of them are actuallytak właściwie prettyładny good.
85
234000
1000
Wielu z nich jest naprawdę dobrych.
04:21
If you changezmiana the spellzaklęcie again, you changezmiana the sequencesekwencja again.
86
236000
2000
Jeżeli znowu zmienimy zaklęcie, ponownie zmienimy kolejność.
04:23
You get really nicemiły 130 nanometernanometrów trianglesTrójkąty. If you do it again,
87
238000
4000
I tak oto mamy bardzo ładny trójkąt wielkości 130 nanometrów. Jeżeli zrobimy to jeszcze raz,
04:27
you can get arbitraryarbitralny patternswzorce. So on a rectangleprostokąt
88
242000
3000
otrzymamy inny wzór. Na przykład na prostokącie
04:30
you can paintfarba patternswzorce of NorthPółnoc and SouthPołudniowa AmericaAmeryka, or the wordssłowa, "DNADNA."
89
245000
5000
możemy „namalować” kontynenty obu Ameryk, czy też słowo „DNA”.
04:35
So that's DNADNA origamiOrigami. That's one way. There are manywiele wayssposoby
90
250000
4000
Na tym właśnie polega origami DNA. Jest to jedna z możliwości. Istnieje wiele innych sposobów
04:39
of castingRozmowa kwalifikacyjna molecularmolekularny spellszaklęcia usingza pomocą DNADNA.
91
254000
3000
rzucania zaklęć z użyciem cząsteczki DNA
04:42
What we really want to do in the endkoniec is learnuczyć się how to programprogram
92
257000
3000
To czego chcielibyśmy się wreszcie nauczyć, to takiego sposobu programowania
04:45
self-assemblysamoorganizacja so that we can buildbudować anything, right?
93
260000
3000
samoorganizujących się struktur, byśmy mogli budować właściwie wszystko.
04:48
We want to be ablezdolny to buildbudować technologicaltechniczny artifactsartefakty
94
263000
2000
Chcielibyśmy mieć zdolność tworzenia artefaktów technologicznych,
04:50
that are maybe good for the worldświat. We want to learnuczyć się
95
265000
2000
które być może byłyby użyteczne dla świata. Chcielibyśmy też nauczyć się
04:52
how to buildbudować biologicalbiologiczny artifactsartefakty, like people and whaleswieloryby and treesdrzewa.
96
267000
4000
budowania artefaktów biologicznych, takich jak: ludzie, wieloryby, czy drzewa.
04:57
And if it's the casewalizka that we can reachdosięgnąć that levelpoziom of complexityzłożoność,
97
272000
2000
Pragniemy osiągnąć taki poziom zaawansowania,
04:59
if our abilityzdolność to programprogram moleculesCząsteczki getsdostaje to be that good,
98
274000
3000
żeby nasze możliwości programowania cząsteczek były tak dobre,
05:03
then that will trulynaprawdę be magicmagia. Thank you very much.
99
278000
3000
by naprawdę stały się magią. Dziękuję bardzo.
05:06
(ApplauseAplauz)
100
281000
1000
(Oklaski)
Translated by Małgorzata Ossowska
Reviewed by Dawid Madon

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Paul Rothemund - DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of.

Why you should listen

Paul Rothemund won a MacArthur grant this year for a fairly mystifying study area: "folding DNA." It brings up the question: Why fold DNA? The answer is -- because the power to manipulate DNA in this way could change the way we make things at a very basic level.

Rothemund's work combines the study of self-assembly (watch the TEDTalks from Neil Gershenfeld and Saul Griffith for more on this) with the research being done in DNA nanotechnology -- and points the way toward self-assembling devices at microscale, making computer memory, for instance, smaller, faster and maybe even cheaper.

More profile about the speaker
Paul Rothemund | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee