TED2011
Jack Horner: Building a dinosaur from a chicken
Jack Horner: Construindo um dinossauro a partir de uma galinha.
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Renomado paleontólogo Jack Horner passou sua carreira tentando reconstruir um dinossauro. Ele econtrou fósseis com vasos sanguíneos e tecidos moles extraordinariamente bem preservados, mas nunca com DNA intacto. Assim, em uma nova abordagem, ele está utilizando descendentes vivos de dinossauros (galinhas) e geneticamente modificando-as para ativar traços ancestrais - incluindo dentes, caudas, e até mãos - para criar uma "Galinhassauro".
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
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When I was growing up in Montana,
0
0
4000
Quando eu estava crescendo em Montana,
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I had two dreams.
1
4000
3000
Eu tinha dois sonhos.
00:22
I wanted to be a paleontologist,
2
7000
2000
Eu queria ser paleontologista,
00:24
a dinosaur paleontologist,
3
9000
2000
um paleontólogo de dinossauros,
00:26
and I wanted to have a pet dinosaur.
4
11000
3000
E eu queria ter um dinossauro como animal de estimação.
00:29
And so that's what I've been striving for
5
14000
3000
E é para isso que eu venho me esforçando
00:32
all of my life.
6
17000
3000
toda a minha vida.
00:35
I was very fortunate
7
20000
2000
Eu fui muito afortunado
00:37
early in my career.
8
22000
2000
no começo da minha carreira.
00:39
I was fortunate
9
24000
2000
Eu fui afortunado
00:41
in finding things.
10
26000
2000
em achar coisas.
00:43
I wasn't very good at reading things.
11
28000
2000
Eu não era muito bom em ler coisas.
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In fact, I don't read much of anything.
12
30000
3000
Na verdade, eu não leio praticamente nada.
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I am extremely dyslexic,
13
33000
2000
Eu sou extremamente disléxico,
00:50
and so reading is the hardest thing I do.
14
35000
3000
e ler é uma das coisas mais difíceis que eu faço.
00:53
But instead, I go out and I find things.
15
38000
3000
Mas ao invés disso, eu saio e acho coisas.
00:56
Then I just pick things up.
16
41000
2000
Então eu as recolho.
00:58
I basically practice for finding money on the street.
17
43000
3000
Eu basicamente pratico para encontrar dinheiro na rua.
01:01
(Laughter)
18
46000
2000
(Risadas)
01:03
And I wander about the hills,
19
48000
2000
E eu vagueio nas colinas.
01:05
and I have found a few things.
20
50000
3000
E eu achei algumas coisas.
01:08
And I have been fortunate enough
21
53000
3000
E eu tenho sido afortunado o suficiente
01:11
to find things like the first eggs in the Western hemisphere
22
56000
5000
para achar coisas como os primeiros ovos no hemisfério ocidental
01:16
and the first baby dinosaurs in nests,
23
61000
4000
e os primeiros filhotes de dinossauros em ninhos,
01:20
the first dinosaur embryos
24
65000
2000
o primeiro embrião de dinossauro
01:22
and massive accumulations of bones.
25
67000
4000
e uma grande quantidade de ossos.
01:26
And it happened to be at a time
26
71000
2000
E isto aconteceu em um período
01:28
when people were just starting to begin to realize
27
73000
4000
onde as pessoas estavam começando a perceber
01:32
that dinosaurs weren't the big, stupid, green reptiles
28
77000
4000
que dinossauros não eram répteis grandes, estúpidos e verdes
01:36
that people had thought for so many years.
29
81000
3000
que as pessoas tinham em mente por tanto anos.
01:39
People were starting to get an idea
30
84000
2000
As pessoas estavam começando a ter um ideia
01:41
that dinosaurs were special.
31
86000
2000
de que os dinossauros eram especiais.
01:43
And so, at that time,
32
88000
3000
Então, naquele tempo,
01:46
I was able to make some interesting hypotheses
33
91000
3000
Eu pude fazer algumas hipóteses interessantes.
01:49
along with my colleagues.
34
94000
2000
juntamente com meus colegas.
01:51
We were able to actually say
35
96000
2000
Nós fomos capazes de até dizer
01:53
that dinosaurs -- based on the evidence we had --
36
98000
3000
que dinossauros -- baseados na evidência que tínhamos --
01:56
that dinosaurs built nests
37
101000
3000
que dinossauros construíram ninhos
01:59
and lived in colonies
38
104000
3000
e viviam em colônias
02:02
and cared for their young,
39
107000
2000
e cuidavam dos filhotes,
02:04
brought food to their babies
40
109000
2000
traziam comida para os filhotes
02:06
and traveled in gigantic herds.
41
111000
3000
e viajavam em rebanhos gigantes.
02:09
So it was pretty interesting stuff.
42
114000
3000
Então, era uma coisa bem interessante.
02:12
I have gone on to find more things
43
117000
3000
Eu fui à busca de mais coisas
02:15
and discover that dinosaurs really were very social.
44
120000
4000
e descobri que os dinossauros eram muito sociáveis.
02:19
We have found a lot of evidence
45
124000
3000
Nós achamos muitas evidências
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that dinosaurs changed
46
127000
2000
que os dinossauros mudavam
02:24
from when they were juveniles to when they were adults.
47
129000
2000
de quando eles eram jovens para quando eles eram adultos.
02:26
The appearance of them would have been different --
48
131000
3000
A aparência deles teriam sido diferente --
02:29
which it is in all social animals.
49
134000
2000
o que ocorre em todos os animais sociáveis.
02:31
In social groups of animals,
50
136000
2000
Em todos os grupos sociais de animais,
02:33
the juveniles always look different than the adults.
51
138000
3000
os jovens sempre parecem diferente dos adultos.
02:36
The adults can recognize the juveniles;
52
141000
2000
Os adultos podem reconhecer os jovens,
02:38
the juveniles can recognize the adults.
53
143000
2000
os jovens podem reconhcer os adultos.
02:40
And so we're making a better picture
54
145000
3000
E assim nós estamos criando uma melhor imagem
02:43
of what a dinosaur looks like.
55
148000
2000
de como os dinossauros eram.
02:45
And they didn't just all chase Jeeps around.
56
150000
3000
E eles não ficavam só perseguindo jeeps.
02:48
(Laughter)
57
153000
2000
(Risadas)
02:50
But it is that social thing
58
155000
3000
Mas é essa coisa social
02:53
that I guess attracted Michael Crichton.
59
158000
4000
que eu acho que atraiu Michael Crichton.
02:57
And in his book, he talked about the social animals.
60
162000
4000
E em seu livro, ele fala sobre animais sociais.
03:01
And then Steven Spielberg, of course,
61
166000
2000
E aí Steven Spielberg, é claro,
03:03
depicts these dinosaurs
62
168000
2000
retrata esses animais
03:05
as being very social creatures.
63
170000
3000
como sendo criaturas muito sociáveis.
03:08
The theme of this story is building a dinosaur,
64
173000
2000
O tema dessa história e construindo um dinossauro,
03:10
and so we come to that part of "Jurassic Park."
65
175000
4000
então a gente chega na parte do "Jurassic Park."
03:14
Michael Crichton really was one of the first people
66
179000
3000
Michael Crichton realmente foi uma das primeiras pessoas
03:17
to talk about bringing dinosaurs back to life.
67
182000
4000
a discutir sobre trazer dinossauros de volta à vida.
03:21
You all know the story, right.
68
186000
2000
Vocês todos sabem essa história, certo.
03:23
I mean, I assume everyone here has seen "Jurassic Park."
69
188000
3000
Eu quero dizer, eu suponho que todos aqui já assistiram "Jurassic Park."
03:26
If you want to make a dinosaur,
70
191000
2000
Se você quer fazer um dinossauro,
03:28
you go out, you find yourself a piece of petrified tree sap --
71
193000
4000
você sai à procura, você tem que achar um pedaço de seiva de árvore petrificada --
03:32
otherwise known as amber --
72
197000
2000
também conhecido com âmbar --
03:34
that has some blood-sucking insects in it,
73
199000
3000
que contenha alguns insetos sugadores de sangue,
03:37
good ones,
74
202000
2000
alguns bons,
03:39
and you get your insect and you drill into it
75
204000
3000
você pega esse inseto e faz um buraco nele
03:42
and you suck out some DNA,
76
207000
2000
e suga o DNA,
03:44
because obviously all insects that sucked blood in those days
77
209000
3000
porque obviamente todos os insetos que chupavam sangue naquele tempo
03:47
sucked dinosaur DNA out.
78
212000
3000
chupavam o DNA de dinossauros.
03:50
And you take your DNA back to the laboratory
79
215000
3000
E você leva esse DNA para o laboratório
03:53
and you clone it.
80
218000
3000
e o clona.
03:56
And I guess you inject it into maybe an ostrich egg,
81
221000
3000
E você injeta o DNA em um ovo de avestruz,
03:59
or something like that,
82
224000
2000
ou algo parecido.
04:01
and then you wait,
83
226000
2000
E então você espera,
04:03
and, lo and behold, out pops a little baby dinosaur.
84
228000
3000
e eis que um bebê dinossauro eclodirá.
04:06
And everybody's happy about that.
85
231000
3000
E todo mundo está feliz com isso.
04:09
(Laughter)
86
234000
3000
(Risadas)
04:12
And they're happy over and over again.
87
237000
2000
E eles estão felizes novamente.
04:14
They keep doing it; they just keep making these things.
88
239000
3000
Eles continuam a fazer isso; eles continuam a fazer esse processo.
04:17
And then, then, then, and then ...
89
242000
4000
E depois, depois, depois e depois...
04:21
Then the dinosaurs, being social,
90
246000
3000
E então os dinossauros, sendo sociais,
04:24
act out their socialness,
91
249000
3000
começam a sua sociabilidade.
04:27
and they get together,
92
252000
2000
E eles se juntam,
04:29
and they conspire.
93
254000
3000
e eles conspiram.
04:32
And, of course, that's what makes Steven Spielberg's movie --
94
257000
4000
E, é claro, isso que ocorre no filme de Steven Spielberg --
04:36
conspiring dinosaurs chasing people around.
95
261000
3000
dinossauros conspirando para pegar as pessoas.
04:39
So I assume everybody knows
96
264000
2000
Então eu suponho que todos sabem
04:41
that if you actually had a piece of amber and it had an insect in it,
97
266000
3000
que se você realmente tem um pedaço de âmbar e ele contém um inseto,
04:44
and you drilled into it,
98
269000
3000
e se você furá-lo,
04:47
and you got something out of that insect,
99
272000
2000
e tirar algo de dentro desse inseto,
04:49
and you cloned it, and you did it over and over and over again,
100
274000
3000
e clonar, e refazer esse processo várias vezes,
04:52
you'd have a room full of mosquitos.
101
277000
2000
você terá uma sala cheia de mosquitos.
04:54
(Laughter)
102
279000
2000
(Risadas)
04:56
(Applause)
103
281000
5000
(Aplausos)
05:01
And probably a whole bunch of trees as well.
104
286000
3000
E provavelmente um monte de árvores também.
05:04
Now if you want dinosaur DNA,
105
289000
2000
Agora se você quer o DNA de um dinossauro
05:06
I say go to the dinosaur.
106
291000
3000
eu digo, vá até o dinossauro.
05:09
So that's what we've done.
107
294000
2000
Então foi isso que fizemos.
05:11
Back in 1993 when the movie came out,
108
296000
2000
Em 1993 quando o filme foi lançado,
05:13
we actually had a grant from the National Science Foundation
109
298000
3000
Nós tínhamos uma bolsa da Fundação Nacional da Ciência
05:16
to attempt to extract DNA from a dinosaur,
110
301000
3000
para tentar extrair o DNA de um dinossauro.
05:19
and we chose the dinosaur on the left,
111
304000
3000
E nós escolhemos o dinossauro à esquerda,
05:22
a Tyrannosaurus rex, which was a very nice specimen.
112
307000
3000
um Tiranossauro Rex, que era uma espécie muito agradável.
05:25
And one of my former doctoral students,
113
310000
2000
E um dos meus ex-alunos de doutorado,
05:27
Dr. Mary Schweitzer,
114
312000
2000
Dra. Mary Schweitzer,
05:29
actually had the background
115
314000
2000
na prática, tinha o conhecimento
05:31
to do this sort of thing.
116
316000
2000
para fazer este tipo de coisa.
05:33
And so she looked into the bone of this T. rex,
117
318000
3000
Então ela olhou dentro do osso desse T. rex,
05:36
one of the thigh bones,
118
321000
2000
um dos ossos da coxa,
05:38
and she actually found
119
323000
2000
e ela realmente encontrou
05:40
some very interesting structures in there.
120
325000
3000
algumas estruturas muito interessantes.
05:43
They found these red circular-looking objects,
121
328000
4000
Eles encontraram esses objetos vermelhos circulares.
05:47
and they looked, for all the world,
122
332000
2000
E eles pareciam para todos
05:49
like red blood cells.
123
334000
2000
como células vermelhas sanguíneas.
05:51
And they're in
124
336000
2000
E eles estavam dentro
05:53
what appear to be the blood channels
125
338000
2000
do que parecia ser canais sanguíneos
05:55
that go through the bone.
126
340000
2000
que vão para os ossos.
05:57
And so she thought, well, what the heck.
127
342000
3000
E então ela pensou, que diabos.
06:00
So she sampled some material out of it.
128
345000
3000
Então ela retirou uma amostra.
06:03
Now it wasn't DNA; she didn't find DNA.
129
348000
3000
Isso não era DNA; ela não achou DNA.
06:06
But she did find heme,
130
351000
3000
Mas ela achou heme,
06:09
which is the biological foundation
131
354000
2000
que é a base biológica
06:11
of hemoglobin.
132
356000
2000
da hemoglobina.
06:13
And that was really cool.
133
358000
2000
E isso foi muito legal.
06:15
That was interesting.
134
360000
2000
Isso foi interessante.
06:17
That was -- here we have 65-million-year-old heme.
135
362000
5000
Isso era -- nós tínhamos um heme de 65 milhões de anos.
06:22
Well we tried and tried
136
367000
2000
Bem, nós tentamos e tentamos
06:24
and we couldn't really get anything else out of it.
137
369000
2000
mas não conseguíamos tirar nada mais disso.
06:26
So a few years went by,
138
371000
2000
Então alguns anos se passaram,
06:28
and then we started the Hell Creek Project.
139
373000
2000
e nós começamos o projeto Hell Creek.
06:30
And the Hell Creek Project was this massive undertaking
140
375000
3000
E esse projeto tinha um empreendimento gigantesco
06:33
to get as many dinosaurs as we could possibly find,
141
378000
3000
de pegar o máximo de dinossauros que pudéssemos encontrar,
06:36
and hopefully find some dinosaurs
142
381000
2000
e esperançosamente encontrar alguns dinossauros
06:38
that had more material in them.
143
383000
3000
que tivessem mais material interno.
06:41
And out in eastern Montana
144
386000
3000
E no leste de Montana
06:44
there's a lot of space, a lot of badlands,
145
389000
2000
tem um monte de espaço, um monte de terras áridas,
06:46
and not very many people,
146
391000
2000
e não tem muita gente.
06:48
and so you can go out there and find a lot of stuff.
147
393000
2000
Então você pode ir lá e encontrar um monte de coisa.
06:50
And we did find a lot of stuff.
148
395000
2000
E nós encontramos um monte de coisa.
06:52
We found a lot of Tyrannosaurs,
149
397000
2000
Nós encontramos vários Tiranossauros,
06:54
but we found one special Tyrannosaur,
150
399000
2000
mas nós encontramos um Tiranossauro em especial,
06:56
and we called it B-rex.
151
401000
2000
e nós o apelidamos de B-rex.
06:58
And B-rex was found
152
403000
2000
E B-rex foi encontrado
07:00
under a thousand cubic yards of rock.
153
405000
2000
sob mil metros cúbicos de rocha.
07:02
It wasn't a very complete T. rex,
154
407000
3000
Não era um T. rex muito completo,
07:05
and it wasn't a very big T. rex,
155
410000
3000
e não era um T. rex muito grande,
07:08
but it was a very special B-rex.
156
413000
3000
mas era um B-rex muito especial.
07:11
And I and my colleagues cut into it,
157
416000
2000
Eu e meus colegas cortamos até ele,
07:13
and we were able to determine,
158
418000
2000
e nós fomos capazes de determinar,
07:15
by looking at lines of arrested growth, some lines in it,
159
420000
3000
olhando para as linhas de interrupção de crescimento,
07:18
that B-rex had died at the age of 16.
160
423000
3000
que B-rex tinha morrido aos 16 anos de idade.
07:21
We don't really know how long dinosaurs lived,
161
426000
3000
Nós não sabemos por quanto tempo os dinossauros viveram,
07:24
because we haven't found the oldest one yet.
162
429000
2000
porque não achamos o mais antigo ainda.
07:26
But this one died at the age of 16.
163
431000
3000
Mas esse morreu aos 16 anos.
07:29
We gave samples to Mary Schweitzer,
164
434000
2000
Nós entregamos amostras para Mary Schweitzer,
07:31
and she was actually able to determine
165
436000
2000
e ela foi capaz de determinar
07:33
that B-rex was a female
166
438000
2000
que o B-rex era uma fêmea
07:35
based on medullary tissue
167
440000
2000
baseado no tecido medular
07:37
found on the inside of the bone.
168
442000
2000
encontrado dentro do osso.
07:39
Medullary tissue is the calcium build-up,
169
444000
3000
Tecido medular é um acúmulo de cálcio,
07:42
the calcium storage basically,
170
447000
2000
basicamente um armazenamento de cálcio,
07:44
when an animal is pregnant,
171
449000
2000
quando o animal está prenhe,
07:46
when a bird is pregnant.
172
451000
2000
quando uma ave está prenhe.
07:48
So here was the character
173
453000
2000
Aqui então estava a característica
07:50
that linked birds and dinosaurs.
174
455000
2000
que ligava as aves aos dinossauros.
07:52
But Mary went further.
175
457000
2000
Mas Mary foi além.
07:54
She took the bone, and she dumped it into acid.
176
459000
3000
Ele pegou o osso e o despejou em ácido.
07:57
Now we all know that bones are fossilized,
177
462000
3000
Todos nós sabemos que ossos são fossilizados,
08:00
and so if you dump it into acid,
178
465000
2000
então se você despejá-los em ácido,
08:02
there shouldn't be anything left.
179
467000
2000
não sobrará nada.
08:04
But there was something left.
180
469000
2000
Mas sobrou algo.
08:06
There were blood vessels left.
181
471000
3000
Sobrou vasos sanguíneos.
08:09
There were flexible, clear blood vessels.
182
474000
4000
Eles eram vasos sanguíneos transparentes, flexíveis.
08:13
And so here was the first soft tissue from a dinosaur.
183
478000
3000
E aqui estava o primeiro tecido mole de um dinossauro.
08:16
It was extraordinary.
184
481000
2000
Foi extraordinário.
08:18
But she also found osteocytes,
185
483000
3000
Mas ela tambem achou osteócitos,
08:21
which are the cells that laid down the bones.
186
486000
3000
que são células que constituem os ossos.
08:24
And try and try, we could not find DNA,
187
489000
4000
E por mais que tentássemos, não conseguíamos encontrar DNA,
08:28
but she did find evidence of proteins.
188
493000
3000
mas ela encontrou evidência de proteínas.
08:31
But we thought maybe --
189
496000
3000
Mas nós pensamos que talvez --
08:34
well, we thought maybe
190
499000
2000
bem, nós pensamos que talvez
08:36
that the material was breaking down after it was coming out of the ground.
191
501000
3000
o material estava se decompondo depois que era retirado do solo.
08:39
We thought maybe it was deteriorating very fast.
192
504000
2000
Nós pensamos que talvez o material deteriorava-se rapidamente.
08:41
And so we built a laboratory
193
506000
2000
Então nós montamos um laboratório
08:43
in the back of an 18-wheeler trailer,
194
508000
3000
na traseira de um trailer de 18 rodas,
08:46
and actually took the laboratory to the field
195
511000
3000
e levamos o laboratório para o campo
08:49
where we could get better samples.
196
514000
2000
onde nós pudéssemos obter melhores amostras.
08:51
And we did. We got better material.
197
516000
3000
E nós obtemos. Nós obtemos um material melhor.
08:54
The cells looked better.
198
519000
2000
As células pareciam melhor.
08:56
The vessels looked better.
199
521000
2000
Os vasos pareciam melhor.
08:58
Found the protein collagen.
200
523000
2000
Em seguida, o colágeno.
09:00
I mean, it was wonderful stuff.
201
525000
3000
Quero dizer, era um material maravilhoso.
09:03
But it's not dinosaur DNA.
202
528000
4000
Mas não era DNA de dinossauro.
09:07
So we have discovered
203
532000
2000
Então nós descobrimos
09:09
that dinosaur DNA, and all DNA,
204
534000
2000
que DNA de dinossauro, e todo DNA,
09:11
just breaks down too fast.
205
536000
2000
decompõe-se rapidamente.
09:13
We're just not going to be able
206
538000
2000
Nós não vamos ser capazes
09:15
to do what they did in "Jurassic Park."
207
540000
3000
de fazer o que eles fizeram em "Jurassic Park."
09:18
We're not going to be able to make a dinosaur
208
543000
3000
Nós não seremos capazes de fazer um dinossauro
09:21
based on a dinosaur.
209
546000
3000
baseado em um dinossauro.
09:24
But birds are dinosaurs.
210
549000
4000
Mas aves são dinossauros.
09:29
Birds are living dinosaurs.
211
554000
3000
Aves são dinossauros vivos.
09:32
We actually classify them
212
557000
2000
Na realidade nós classicamos as aves
09:34
as dinosaurs.
213
559000
2000
como dinossauros.
09:36
We now call them non-avian dinosaurs
214
561000
2000
Atualmente nós os chamamos de dinossauros não-aviários
09:38
and avian dinosaurs.
215
563000
2000
e dinossauros aviários.
09:40
So the non-avian dinosaurs
216
565000
2000
Então os dinossauros não-aviários
09:42
are the big clunky ones that went extinct.
217
567000
2000
são os grandes e desajeitados que foram extintos.
09:44
Avian dinosaurs are our modern birds.
218
569000
3000
Dinossauros aviários são as aves modernas.
09:47
So we don't have to make a dinosaur
219
572000
2000
Então nós não temos que fazer um dinossauro;
09:49
because we already have them.
220
574000
3000
porque nós já temos.
09:54
(Laughter)
221
579000
4000
(Risadas)
09:58
I know, you're as bad as the sixth-graders.
222
583000
4000
Eu sei, vocês são tão ruins quanto alunos da sexta série.
10:02
(Laughter)
223
587000
2000
(Risadas)
10:04
The sixth-graders look at it and they say, "No."
224
589000
3000
Os alunos da sexta série olham para isso e dizem, "Não."
10:07
(Laughter)
225
592000
2000
(Risadas)
10:09
"You can call it a dinosaur,
226
594000
2000
"Vocês pode chamar de dinossauro,
10:11
but look at the velociraptor: the velociraptor is cool."
227
596000
3000
mas olhem para o Velociraptor: Velociraptors são legais."
10:14
(Laughter)
228
599000
2000
(Risadas)
10:16
"The chicken is not."
229
601000
2000
"Mas galinhas não são."
10:18
(Laughter)
230
603000
2000
(Risadas)
10:20
So this is our problem,
231
605000
2000
Então esse é o nosso problema,
10:22
as you can imagine.
232
607000
3000
como vocês podem imaginar.
10:25
The chicken is a dinosaur.
233
610000
2000
Galinhas são dinossauros.
10:27
I mean it really is.
234
612000
2000
Eu digo, realmente são.
10:29
You can't argue with it
235
614000
2000
Você não pode argumentar contra isso,
10:31
because we're the classifiers and we've classified it that way.
236
616000
3000
porque nós somos os classificadores e nós classificamos dessa maneira.
10:34
(Laughter)
237
619000
2000
(Risadas)
10:36
(Applause)
238
621000
4000
(Aplausos)
10:41
But the sixth-graders demand it.
239
626000
2000
Mas os alunos da sexta série exigiram.
10:43
"Fix the chicken."
240
628000
2000
"Consertem a galinha."
10:45
(Laughter)
241
630000
2000
(Risadas)
10:47
So that's what I'm here to tell you about:
242
632000
2000
Então é para isso que eu estou aqui: para dizer-lhes
10:49
how we are going to fix a chicken.
243
634000
3000
nós vamos consertar a galinha.
10:52
So we have a number of ways
244
637000
3000
Nós temos várias maneiras
10:55
that we actually can fix the chicken.
245
640000
5000
para consertar a galinha.
11:00
Because evolution works,
246
645000
2000
Porque a evolução funciona,
11:02
we actually have some evolutionary tools.
247
647000
3000
nós realmente temos algumas ferramentas evolucionárias.
11:05
We'll call them biological modification tools.
248
650000
3000
Nós vamos chamá-las de ferramentas biológicas modificadas.
11:08
We have selection.
249
653000
2000
Temos seleção.
11:10
And we know selection works.
250
655000
2000
E nós sabemos que a seleção funciona.
11:12
We started out with a wolf-like creature
251
657000
3000
Nós começamos com uma criatura parecida com um lobo
11:15
and we ended up with a Maltese.
252
660000
3000
e terminamos com um Maltês.
11:18
I mean, that's --
253
663000
3000
Eu digo, isso --
11:21
that's definitely genetic modification.
254
666000
4000
é definitivamente modificação genética.
11:25
Or any of the other funny-looking little dogs.
255
670000
4000
Ou qualquer outra raça de aparência engraçada.
11:30
We also have transgenesis.
256
675000
2000
Nós também temos trangênese.
11:32
Transgenesis is really cool too.
257
677000
2000
Transgênese também é muito legal.
11:34
That's where you take a gene out of one animal and stick it in another one.
258
679000
3000
Isso é quando você retira o gene de um animal e coloca em outro.
11:37
That's how people make GloFish.
259
682000
3000
É assim que GloFish é feito.
11:40
You take a glow gene
260
685000
3000
Você pega um gene de brilho
11:43
out of a coral or a jellyfish
261
688000
4000
de um coral ou de uma água-viva
11:47
and you stick it in a zebrafish,
262
692000
2000
e coloca em um pexie-zebra,
11:49
and, puff, they glow.
263
694000
2000
e, pronto, eles brilharão.
11:51
And that's pretty cool.
264
696000
2000
E isso é muito legal.
11:53
And they obviously make a lot of money off of them.
265
698000
3000
E, obviamente, eles fazem muito dinheiro com isso.
11:56
And now they're making Glow-rabbits
266
701000
2000
E agora eles estão fazendo coelhos brilhantes
11:58
and Glow-all-sorts-of-things.
267
703000
2000
e todo tipo de coisa.
12:00
I guess we could make a glow chicken.
268
705000
3000
Eu acho que nós podemos fazer uma galinha brilhante.
12:03
(Laughter)
269
708000
2000
(Risadas)
12:05
But I don't think that'll satisfy the sixth-graders either.
270
710000
3000
Mas eu não acho que iria satisfazer os alunos da sexta série.
12:08
But there's another thing.
271
713000
2000
Mas há outra coisa.
12:10
There's what we call atavism activation.
272
715000
3000
É o que chamamos de ativação de atavismo.
12:13
And atavism activation
273
718000
2000
E ativação de atavismo
12:15
is basically --
274
720000
2000
é basicamente --
12:17
an atavism is an ancestral characteristic.
275
722000
4000
um atavismo é uma característica ancestral.
12:21
You heard
276
726000
2000
Vocês já ouviram falar
12:23
that occasionally children are born with tails,
277
728000
3000
que ocasionalmente crianças nascem com cauda,
12:26
and it's because it's an ancestral characteristic.
278
731000
4000
e isso ocorre devido a uma característica ancestral.
12:30
And so there are a number of atavisms
279
735000
3000
Então há um número de atavismos
12:33
that can happen.
280
738000
2000
que podem ocorrer.
12:35
Snakes are occasionally born with legs.
281
740000
3000
Cobras ocasionalmente nascem com pernas.
12:38
And here's an example.
282
743000
2000
E aqui está um exemplo.
12:40
This is a chicken with teeth.
283
745000
3000
Essa é uma galinha que nasceu com dentes.
12:43
A fellow by the name of Matthew Harris
284
748000
2000
Um sujeito chamado Matthew Harris
12:45
at the University of Wisconsin in Madison
285
750000
3000
da Universidade de Wisconsin em Madison
12:48
actually figured out a way to stimulate
286
753000
3000
descobriu um jeito de estimular
12:51
the gene for teeth,
287
756000
3000
o gene para dentes,
12:54
and so was able to actually turn the tooth gene on
288
759000
3000
e foi capaz de ativar o gene para dentes
12:57
and produce teeth in chickens.
289
762000
3000
e produzir dentes em galinhas.
13:00
Now that's a good characteristic.
290
765000
3000
Agora essa é uma boa característica.
13:03
We can save that one.
291
768000
3000
Nós podemos salvar essa.
13:06
We know we can use that.
292
771000
2000
Nós sabemos que podemos usar essa característica.
13:08
We can make a chicken with teeth.
293
773000
3000
Nós podemos fazer uma galinha com dentes.
13:12
That's getting closer.
294
777000
2000
Nós estamos chegando perto.
13:14
That's better than a glowing chicken.
295
779000
2000
Isso é melhor do que fazer uma galinha brilhante.
13:16
(Laughter)
296
781000
2000
(Risadas)
13:18
A friend of mine, a colleague of mine,
297
783000
2000
Um amigo, um colega meu,
13:20
Dr. Hans Larsson at McGill University,
298
785000
2000
Dr. Hans Larsson da Universidade McGill
13:22
is actually looking at atavisms.
299
787000
2000
está pesquisando atavismos.
13:24
And he's looking at them
300
789000
2000
E ele está pesquisando sobre eles
13:26
by looking at the embryo genesis of birds
301
791000
3000
olhando a gênese do embrião das aves
13:29
and actually looking at how they develop,
302
794000
3000
e pesquisando sobre como elas se desenvolvem.
13:32
and he's interested in how birds actually lost their tail.
303
797000
4000
E ele está interessado em como as aves perderam a cauda.
13:36
He's also interested in the transformation
304
801000
2000
E ele também está interessado na transformação
13:38
of the arm, the hand, to the wing.
305
803000
3000
do braço, da mão, para a asa.
13:41
He's looking for those genes as well.
306
806000
2000
Ele está procurando esses genes também.
13:43
And I said, "Well, if you can find those,
307
808000
3000
E eu disse, "Bem, se você achar esses genes,
13:46
I can just reverse them
308
811000
2000
eu posso revertê-los
13:48
and make what I need to make for the sixth-graders."
309
813000
3000
e fazer o que eu preciso fazer para os alunos da sexta série."
13:51
And so he agreed.
310
816000
2000
E então ele concordou.
13:53
And so that's what we're looking into.
311
818000
2000
E é isso que nós estamos pesquisando.
13:55
If you look at dinosaur hands,
312
820000
2000
Se voce olhar para as mãos de um dinossauro,
13:57
a velociraptor
313
822000
2000
um velociraptor
13:59
has that cool-looking hand with the claws on it.
314
824000
2000
tem aquelas mãos maneiras com garras
14:01
Archaeopteryx, which is a bird, a primitive bird,
315
826000
3000
Archaeopteryx, que é um pássaro, uma ave primitiva,
14:04
still has that very primitive hand.
316
829000
3000
ainda tem aquela mão primitiva.
14:07
But as you can see, the pigeon,
317
832000
2000
Mas como vocês podem ver, o pombo,
14:09
or a chicken or anything else, another bird,
318
834000
2000
ou a galinha ou qualquer outra coisa, qualquer outro pássaro,
14:11
has kind of a weird-looking hand,
319
836000
3000
tem aquela estranha mão,
14:14
because the hand is a wing.
320
839000
2000
porque a mão é uma asa.
14:16
But the cool thing is
321
841000
2000
Mas o legal é
14:18
that, if you look in the embryo,
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843000
3000
que se você olhar para o embrião,
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as the embryo is developing
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quando o embrião estiver se desenvolvendo,
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the hand actually looks
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a mão realmente parece
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pretty much like the archaeopteryx hand.
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2000
muito com a mão de um archaeopteryx.
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It has the three fingers, the three digits.
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Tem três dedos, de três dígitos.
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But a gene turns on that actually fuses those together.
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Mas um gene se ativa e se funde com todos esses.
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And so what we're looking for is that gene.
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Então estamos procurando esse gene.
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We want to stop that gene from turning on,
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Estamos tentando fazer esse gene não se ativar,
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fusing those hands together,
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fundir com os genes das mãos,
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so we can get a chicken that hatches out with a three-fingered hand,
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3000
para que tenhamos uma galinha que choque com uma mão de três dedos,
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like the archaeopteryx.
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como um archaeopteryx.
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And the same goes for the tails.
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E o mesmo para a cauda.
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Birds have basically
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Aves têm basicamente
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rudimentary tails.
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caudas rudimentares.
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And so we know
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E nós sabemos
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that in embryo,
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2000
que no embrião,
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as the animal is developing,
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quando o animal está se desenvolvendo,
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it actually has a relatively long tail.
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eles realmente têm uma longa cauda.
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But a gene turns on
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Mas quando o gene se ativa
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and resorbs the tail, gets rid of it.
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e reabsorve a cauda, livra-se dela.
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So that's the other gene we're looking for.
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Então, esse é outro gene que estamos procurando.
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We want to stop that tail from resorbing.
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Nós queremos parar a cauda de reabsorver.
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So what we're trying to do really
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Então o que nós estamos tentando fazer na verdade
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is take our chicken,
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é pegar uma galinha,
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modify it
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modificá-la
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and make the chickenosaurus.
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e fazer uma galinhassauro.
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(Laughter)
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911000
3000
(Risadas)
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It's a cooler-looking chicken.
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É uma galinha mais legal.
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But it's just the very basics.
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Mas é apenas o básico.
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So that really is what we're doing.
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2000
Então é isso que estamos tentando fazer.
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And people always say, "Why do that?
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2000
E as pessoas dizem, "Por que fazer isso?
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Why make this thing?
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2000
Por que fazer essas coisas?
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What good is it?"
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É bom para quê?"
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Well, that's a good question.
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Bem, essa é um boa pergunta.
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Actually, I think it's a great way to teach kids
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Na verdade, eu acho que é uma boa maneira de ensinar as crianças
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about evolutionary biology
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sobre biologia evolucionária
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and developmental biology
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e biologia do desenvolvimento
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and all sorts of things.
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e todos os tipos de coisas.
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And quite frankly, I think
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3000
E, francamente, eu acho
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if Colonel Sanders
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se o coronel Sanders
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was to be careful how he worded it,
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fosse cuidadoso sobre como ele redigisse isso,
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he could actually advertise an extra piece.
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ele poderia anunciar uma peça extra.
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(Laughter)
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4000
(Risadas)
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Anyway --
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2000
Enfim --
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When our dino-chicken hatches,
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Quando nossa galinha dino chocar,
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it will be, obviously, the poster child,
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será, obviamente, nosso garoto-propaganda,
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or what you might call a poster chick,
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ou o que você chamaria de garoto propaganda,
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for technology, entertainment and design.
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3000
para tecnologia, entretenimento e design.
16:25
Thank you.
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2000
Obrigado.
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(Applause)
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3000
(Aplausos)
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