TED2017
Greg Gage: Electrical experiments with plants that count and communicate
Greg Gage: Experimentos elétricos com plantas que contam e se comunicam
Filmed:
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O neurocientista Greg Gage leva equipamentos sofisticados, usados para estudar o cérebro em laboratórios de universidades, para salas de aula do ensino fundamental e médio (e às vezes, para o palco do TED). Prepare-se para ficar maravilhado com a forma como ele conecta uma dormideira, uma planta cujas folhas murcham quando são tocadas, e uma Vênus papa-moscas em um ECG para nos mostrar como as plantas usam sinais elétricos para transmitir informações, ativar movimentos e até contar.
Greg Gage - Neuroscientist
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
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00:12
I'm a neuroscientist,
0
760
1256
Sou neurocientista
00:14
and I'm the co-founder of Backyard Brains,
1
2040
2296
e cofundador da Backyard Brains,
00:16
and our mission is to train
the next generation of neuroscientists
the next generation of neuroscientists
2
4360
3856
e nossa missão é treinar
a próxima geração de neurocientistas,
a próxima geração de neurocientistas,
00:20
by taking graduate-level
neuroscience research equipment
neuroscience research equipment
3
8240
3016
disponibilizando equipamentos de pesquisa
neurocientífica da universidade
neurocientífica da universidade
00:23
and making it available for kids
in middle schools and high schools.
in middle schools and high schools.
4
11280
3440
para crianças no ensino médio
e nos últimos anos do ensino fundamental.
e nos últimos anos do ensino fundamental.
00:27
And so when we go into the classroom,
5
15520
1856
Vamos às salas de aula,
00:29
one way to get them thinking
about the brain, which is very complex,
about the brain, which is very complex,
6
17400
3896
e uma forma de fazê-los pensar
sobre o cérebro, o que é muito complexo,
sobre o cérebro, o que é muito complexo,
00:33
is to ask them a very simple
question about neuroscience,
question about neuroscience,
7
21320
2936
é fazer a eles uma simples pergunta
sobre neurociência:
sobre neurociência:
00:36
and that is, "What has a brain?"
8
24280
2040
"O que tem um cérebro?"
00:39
When we ask that,
9
27040
1256
Quando perguntamos isso,
00:40
students will instantly tell you
that their cat or dog has a brain,
that their cat or dog has a brain,
10
28320
4055
os estudantes imediatamente respondem
que seu gato ou cachorro têm um cérebro,
que seu gato ou cachorro têm um cérebro,
00:44
and most will say that a mouse
or even a small insect has a brain,
or even a small insect has a brain,
11
32400
4576
e a maioria vai dizer que um rato
ou mesmo um pequeno inseto têm um cérebro,
ou mesmo um pequeno inseto têm um cérebro,
00:49
but almost nobody says
that a plant or a tree
that a plant or a tree
12
37000
2816
mas quase ninguém diz
que uma planta, uma árvore
que uma planta, uma árvore
00:51
or a shrub has a brain.
13
39840
2176
ou um arbusto têm um cérebro.
00:54
And so when you push --
14
42040
2496
Então você vai além,
00:56
because this could actually
help describe a little bit
help describe a little bit
15
44560
2576
porque isso pode ajudar
a descrever um pouco
a descrever um pouco
00:59
how the brain actually functions --
16
47160
2176
como o cérebro realmente funciona,
então você vai além e diz:
então você vai além e diz:
01:01
so you push and say,
17
49360
1216
"Bem, o que faz com que coisas vivas
tenham ou não um cérebro?"
tenham ou não um cérebro?"
01:02
"Well, what is it that makes
living things have brains versus not?"
living things have brains versus not?"
18
50600
3536
01:06
And often they'll come back
with the classification
with the classification
19
54160
2456
Frequentemente eles vêm
com a classificação
com a classificação
01:08
that things that move tend to have brains.
20
56640
3776
de que coisas que se movem
tendem a ter cérebros.
tendem a ter cérebros.
01:12
And that's absolutely correct.
21
60440
1616
E isso está absolutamente correto.
01:14
Our nervous system evolved
because it is electrical.
because it is electrical.
22
62080
2456
Nosso sistema nervoso evoluiu
porque ele é elétrico, é rápido.
porque ele é elétrico, é rápido.
01:16
It's fast, so we can quickly respond
to stimuli in the world
to stimuli in the world
23
64560
3136
Então podemos reagir rapidamente
aos estímulos e nos movermos,
aos estímulos e nos movermos,
01:19
and move if we need to.
24
67720
2216
se precisarmos.
Mas você pode ir mais a fundo
com um estudante e dizer:
com um estudante e dizer:
01:21
But you can go back
and push back on a student,
and push back on a student,
25
69960
2216
01:24
and say, "Well, you know,
you say that plants don't have brains,
you say that plants don't have brains,
26
72200
3056
"Bem, você diz que as plantas não têm
cérebro, mas elas se movem".
cérebro, mas elas se movem".
01:27
but plants do move."
27
75280
1456
01:28
Anyone who has grown a plant
28
76760
1856
Qualquer um que tenha cultivado uma planta
01:30
has noticed that the plant will move
29
78640
1976
notou que a planta se move
01:32
and face the sun.
30
80640
1816
na direção do sol.
Então eles dizem:
"Mas esse é um movimento lento.
"Mas esse é um movimento lento.
01:34
But they'll say,
"But that's a slow movement.
"But that's a slow movement.
31
82480
2136
01:36
You know, that doesn't count.
That could be a chemical process."
That could be a chemical process."
32
84640
3016
Isso não conta, deve ser
um processo químico".
um processo químico".
01:39
But what about fast-moving plants?
33
87680
2376
Mas e as plantas que se movem rapidamente?
01:42
Now, in 1760, Arthur Dobbs,
the Royal Governor of North Carolina,
the Royal Governor of North Carolina,
34
90080
5096
Em 1760, Arthur Dobbs,
o governador real da Carolina do Norte,
o governador real da Carolina do Norte,
01:47
made a pretty fascinating discovery.
35
95200
2536
fez uma descoberta fascinante.
01:49
In the swamps behind his house,
36
97760
2856
No pântano atrás da sua casa,
01:52
he found a plant that would spring shut
37
100640
3656
ele encontrou uma planta
que se fechava subitamente
que se fechava subitamente
01:56
every time a bug would fall in between it.
38
104320
2680
cada vez que um inseto
caísse no meio dela.
caísse no meio dela.
01:59
He called this plant the flytrap,
39
107720
2936
Ele chamou essa planta
de Vênus papa-moscas,
de Vênus papa-moscas,
02:02
and within a decade,
it made its way over to Europe,
it made its way over to Europe,
40
110680
2936
e dentro de uma década
ela foi parar na Europa,
ela foi parar na Europa,
02:05
where eventually the great Charles Darwin
got to study this plant,
got to study this plant,
41
113640
3536
onde por fim o grande
Charles Darwin estudou-a.
Charles Darwin estudou-a.
02:09
and this plant absolutely blew him away.
42
117200
2016
E essa planta deixou-o de queixo caído.
02:11
He called it the most wonderful
plant in the world.
plant in the world.
43
119240
2536
Ele chamou-a de a planta
mais maravilhosa do mundo.
mais maravilhosa do mundo.
02:13
This is a plant
that was an evolutionary wonder.
that was an evolutionary wonder.
44
121800
2256
Essa planta é uma maravilha da evolução.
02:16
This is a plant that moves quickly,
45
124080
1976
É uma planta que se move rapidamente,
02:18
which is rare,
46
126080
1296
o que é raro,
02:19
and it's carnivorous, which is also rare.
47
127400
1976
e é carnívora, o que também é raro.
As duas coisas na mesma planta.
02:21
And this is in the same plant.
48
129400
1456
02:22
But I'm here today to tell you
49
130880
1456
Mas hoje estou aqui para dizer que essa
não é a coisa mais legal dessa planta.
não é a coisa mais legal dessa planta.
02:24
that's not even the coolest thing
about this plant.
about this plant.
50
132360
2416
02:26
The coolest thing
is that the plant can count.
is that the plant can count.
51
134800
2520
O mais legal é que ela pode contar.
02:30
So in order to show that,
52
138560
1376
Para mostrar isso,
02:31
we have to get some vocabulary
out of the way.
out of the way.
53
139960
2176
precisamos esclarecer algumas coisas.
02:34
So I'm going to do what we do
in the classroom with students.
in the classroom with students.
54
142160
3256
Então vou fazer o que faço
com os alunos na sala de aula.
com os alunos na sala de aula.
02:37
We're going to do
an experiment on electrophysiology,
an experiment on electrophysiology,
55
145440
3856
Vamos fazer um experimento
de eletrofisiologia,
de eletrofisiologia,
02:41
which is the recording
of the body's electrical signal,
of the body's electrical signal,
56
149320
3136
que grava o sinal elétrico do corpo,
02:44
either coming from neurons
or from muscles.
or from muscles.
57
152480
2296
vindo dos neurônios ou dos músculos.
02:46
And I'm putting some electrodes
here on my wrists.
here on my wrists.
58
154800
2336
Estou colocando alguns
eletrodos nos meus pulsos.
eletrodos nos meus pulsos.
02:49
As I hook them up,
59
157160
1336
Quando estiverem presos,
poderemos ver um sinal aqui na tela.
poderemos ver um sinal aqui na tela.
02:50
we're going to be able to see a signal
60
158520
2176
02:52
on the screen here.
61
160720
1456
Esse sinal pode ser familiar para vocês.
02:54
And this signal may be familiar to you.
62
162200
1896
Ele é chamado ECG, ou eletrocardiograma.
02:56
It's called the EKG,
or the electrocardiogram.
or the electrocardiogram.
63
164120
2176
02:58
And this is coming
from neurons in my heart
from neurons in my heart
64
166320
2456
Isso vêm dos neurônios do meu coração,
03:00
that are firing
what's called action potentials,
what's called action potentials,
65
168800
2536
que disparam o que se chama
de potencial de ação;
de potencial de ação;
potencial indica voltagem, ação indica que
oscila rapidamente pra cima e pra baixo,
oscila rapidamente pra cima e pra baixo,
03:03
potential meaning voltage and action
meaning it moves quickly up and down,
meaning it moves quickly up and down,
66
171360
3856
03:07
which causes my heart to fire,
67
175240
1456
o que faz meu coração bater,
e isso causa o sinal que vocês veem aqui.
e isso causa o sinal que vocês veem aqui.
03:08
which then causes
the signal that you see here.
the signal that you see here.
68
176720
2816
03:11
And so I want you to remember the shape
of what we'll be looking at right here,
of what we'll be looking at right here,
69
179560
3736
Quero que vocês se lembrem do formato
do que estamos vendo aqui,
do que estamos vendo aqui,
isso vai ser importante.
03:15
because this is going to be important.
70
183320
1856
Essa é uma forma de o cérebro
codificar a informação
codificar a informação
03:17
This is a way that the brain
encodes information
encodes information
71
185200
2416
03:19
in the form of an action potential.
72
187640
1696
na forma de potencial de ação.
03:21
So now let's turn to some plants.
73
189360
2320
Agora vamos voltar às plantas.
03:24
So I'm going to first
introduce you to the mimosa,
introduce you to the mimosa,
74
192920
3536
Primeiro, vou apresentar
para vocês a mimosa,
para vocês a mimosa,
03:28
not the drink, but the Mimosa pudica,
75
196480
3216
não a bebida, a Mimosa pudica.
03:31
and this is a plant that's found
in Central America and South America,
in Central America and South America,
76
199720
3336
É uma planta encontrada
na América Central e na América do Sul,
na América Central e na América do Sul,
03:35
and it has behaviors.
77
203080
1976
e ela tem comportamentos.
O primeiro comportamento
que vou mostrar a vocês
que vou mostrar a vocês
03:37
And the first behavior
I'm going to show you
I'm going to show you
78
205080
2096
03:39
is if I touch the leaves here,
79
207200
2096
é que, se tocarmos as suas folhas,
03:41
you get to see that the leaves
tend to curl up.
tend to curl up.
80
209320
2200
elas tendem a se fechar.
03:45
And then the second behavior is,
81
213280
2256
E o segundo comportamento é o seguinte:
03:47
if I tap the leaf,
82
215560
2176
se dermos uma batidinha na folha,
03:49
the entire branch seems to fall down.
83
217760
1816
todo o ramo aparenta murchar.
03:51
So why does it do that?
84
219600
1536
Por que ela faz isso?
03:53
It's not really known to science.
85
221160
1616
A ciência não sabe.
03:54
One of the reasons why
could be that it scares away insects
could be that it scares away insects
86
222800
3216
Uma das razões poderia ser
para afugentar os insetos
para afugentar os insetos
03:58
or it looks less appealing to herbivores.
87
226040
2176
ou parecer menos atraente
para os herbívoros.
para os herbívoros.
04:00
But how does it do that?
Now, that's interesting.
Now, that's interesting.
88
228240
2496
Mas como ela faz isso?
Isso que é interessante.
Isso que é interessante.
04:02
We can do an experiment to find out.
89
230760
2136
Podemos fazer um experimento e descobrir.
04:04
So what we're going to do now,
90
232920
1456
O que vamos fazer agora,
04:06
just like I recorded
the electrical potential from my body,
the electrical potential from my body,
91
234400
3416
assim como eu gravei
o potencial elétrico do meu corpo,
o potencial elétrico do meu corpo,
04:09
we're going to record the electrical
potential from this plant, this mimosa.
potential from this plant, this mimosa.
92
237840
3816
é gravar o potencial elétrico
desta planta, desta dormideira.
desta planta, desta dormideira.
04:13
And so what we're going to do
is I've got a wire wrapped around the stem,
is I've got a wire wrapped around the stem,
93
241680
5496
Eu enrolei um fio ao redor do caule,
04:19
and I've got the ground electrode where?
94
247200
2080
e onde coloquei o eletrodo terra?
04:22
In the ground. It's an electrical
engineering joke. Alright.
engineering joke. Alright.
95
250360
2936
Na terra. É uma piada
de engenharia eletrônica. Tudo bem.
de engenharia eletrônica. Tudo bem.
04:25
(Laughter)
96
253320
1336
(Risos)
04:26
Alright. So I'm going to go ahead
and tap the leaf here,
and tap the leaf here,
97
254680
2736
Tudo bem. Agora vou dar
uma batidinha na folha,
uma batidinha na folha,
e quero que vocês olhem
o registro eletrônico
o registro eletrônico
04:29
and I want you to look
at the electrical recording
at the electrical recording
98
257440
2375
04:31
that we're going to see inside the plant.
99
259839
1961
que vamos ter dentro da planta.
04:34
Whoa. It is so big,
I've got to scale it down.
I've got to scale it down.
100
262520
2896
Uau. É tão grande, que vou ter
que reduzir a imagem.
que reduzir a imagem.
04:37
Alright. So what is that?
101
265440
1416
Cero. Então, o que é isso?
04:38
That is an action potential
that is happening inside the plant.
that is happening inside the plant.
102
266880
2976
Isso é um potencial de ação
ocorrendo dentro da planta.
ocorrendo dentro da planta.
Por que ele ocorre?
04:41
Why was it happening?
103
269880
1256
Porque ela queria se mover, certo?
04:43
Because it wanted to move. Right?
104
271160
1616
04:44
And so when I hit the touch receptors,
105
272800
3016
Então, quando eu aciono
os receptores de toque,
os receptores de toque,
04:47
it sent a voltage all the way down
to the end of the stem,
to the end of the stem,
106
275840
3176
eles enviam uma voltagem por todo o caule,
que faz com que ela se mova.
que faz com que ela se mova.
04:51
which caused it to move.
107
279040
1256
04:52
And now, in our arms,
we would move our muscles,
we would move our muscles,
108
280320
2256
Em nossos braços,
isso moveria nossos músculos,
isso moveria nossos músculos,
mas a planta não tem músculos.
04:54
but the plant doesn't have muscles.
109
282600
1696
04:56
What it has is water inside the cells
110
284320
2256
Ela tem água dentro das células
04:58
and when the voltage hits it,
it opens up, releases the water,
it opens up, releases the water,
111
286600
2936
e quando a voltagem as atinge,
elas se abrem, liberam a água,
elas se abrem, liberam a água,
05:01
changes the shape of the cells,
and the leaf falls.
and the leaf falls.
112
289560
2434
mudam a forma das células,
e as folhas murcham.
e as folhas murcham.
05:04
OK. So here we see an action potential
encoding information to move. Alright?
encoding information to move. Alright?
113
292480
4936
Certo. Então vimos um potencial de ação
codificando informação para se mover.
codificando informação para se mover.
05:09
But can it do more?
114
297440
1496
Mas ele pode fazer mais?
05:10
So let's go to find out.
115
298960
1256
Vamos descobrir.
05:12
We're going to go to our good friend,
the Venus flytrap here,
the Venus flytrap here,
116
300240
3056
Vamos voltar para nossa amiga
Vênus papa-moscas,
Vênus papa-moscas,
05:15
and we're going to take a look
at what happens inside the leaf
at what happens inside the leaf
117
303320
4416
e vamos dar uma olhada
no que acontece dentro da folha
no que acontece dentro da folha
05:19
when a fly lands on here.
118
307760
1936
quando uma mosca pousa nela.
05:21
So I'm going to pretend
to be a fly right now.
to be a fly right now.
119
309720
2696
Vou fingir que sou uma mosca.
05:24
And now here's my Venus flytrap,
120
312440
1656
Aqui está minha Vênus papa-moscas,
05:26
and inside the leaf,
you're going to notice
you're going to notice
121
314120
2016
e dentro da folha vocês podem ver
05:28
that there are three little hairs here,
and those are trigger hairs.
and those are trigger hairs.
122
316160
3216
três pequenos pelos,
são os pelos de disparo.
são os pelos de disparo.
Então, quando uma mosca pousa...
05:31
And so when a fly lands --
123
319400
1376
05:32
I'm going to touch
one of the hairs right now.
one of the hairs right now.
124
320800
2496
Vou tocar um dos pelos agora.
05:35
Ready? One, two, three.
125
323320
1440
Prontos? Um, dois, três.
05:39
What do we get? We get
a beautiful action potential.
a beautiful action potential.
126
327000
2456
O que temos? Temos um lindo
potencial de ação.
potencial de ação.
05:41
However, the flytrap doesn't close.
127
329480
2520
Mas a papa-moscas não se fecha.
05:44
And to understand why that is,
128
332640
1456
E para entender por quê,
05:46
we need to know a little bit more
about the behavior of the flytrap.
about the behavior of the flytrap.
129
334120
3216
precisamos saber um pouco mais
sobre o comportamento da papa-moscas.
sobre o comportamento da papa-moscas.
Primeiro, leva muito tempo
para reabrir a armadilha,
para reabrir a armadilha,
05:49
Number one is that it takes
a long time to open the traps back up --
a long time to open the traps back up --
130
337360
3296
05:52
you know, about 24 to 48 hours
if there's no fly inside of it.
if there's no fly inside of it.
131
340680
4176
de 24 a 48 horas, se não tiver
uma mosca dentro dela.
uma mosca dentro dela.
05:56
And so it takes a lot of energy.
132
344880
1696
E isso usa muita energia.
05:58
And two, it doesn't need to eat
that many flies throughout the year.
that many flies throughout the year.
133
346600
3216
Segundo, ela não precisa comer
tantas moscas ao longo do ano.
tantas moscas ao longo do ano.
06:01
Only a handful. It gets
most of its energy from the sun.
most of its energy from the sun.
134
349840
2656
Só algumas. Ela tira do sol
a maior parte da energia.
a maior parte da energia.
06:04
It's just trying to replace
some nutrients in the ground with flies.
some nutrients in the ground with flies.
135
352520
3216
Ela só tenta repor alguns
nutrientes do solo com as moscas.
nutrientes do solo com as moscas.
06:07
And the third thing is,
136
355760
1256
E terceiro, ela só abre e fecha
a armadilha algumas vezes
a armadilha algumas vezes
06:09
it only opens then closes the traps
a handful of times
a handful of times
137
357040
2976
06:12
until that trap dies.
138
360040
1640
até a armadilha morrer.
06:14
So therefore, it wants
to make really darn sure
to make really darn sure
139
362120
2696
Então ela quer realmente garantir
06:16
that there's a meal inside of it
before the flytrap snaps shut.
before the flytrap snaps shut.
140
364840
4416
que há uma refeição dentro dela
antes que a armadilha se feche.
antes que a armadilha se feche.
06:21
So how does it do that?
141
369280
1200
E como ela faz isso?
06:23
It counts the number of seconds
142
371280
2616
Ela conta o número de segundos
06:25
between successive
touching of those hairs.
touching of those hairs.
143
373920
3216
entre sucessivos toques nos pelos.
A ideia é que há uma grande probabilidade,
06:29
And so the idea is
that there's a high probability,
that there's a high probability,
144
377160
2416
se houver uma mosca dentro,
de eles serem ativados juntos,
de eles serem ativados juntos,
06:31
if there's a fly inside of there,
that it's going to be clicked together,
that it's going to be clicked together,
145
379600
3456
então, ao receber
o primeiro potencial de ação,
o primeiro potencial de ação,
06:35
and so when it gets the first
action potential,
action potential,
146
383080
2216
ela começa a contar: um, dois...
e, se chegar a 20 sem disparar de novo,
e, se chegar a 20 sem disparar de novo,
06:37
it starts counting, one, two,
147
385320
1416
06:38
and if it gets to 20
and it doesn't fire again,
and it doesn't fire again,
148
386760
2216
ela não vai se fechar,
06:41
then it's not going to close,
149
389000
1416
mas, se ocorrer dentro desse tempo,
então a armadilha se fecha.
então a armadilha se fecha.
06:42
but if it does it within there,
then the flytrap will close.
then the flytrap will close.
150
390440
2856
Então vamos começar de novo.
06:45
So we're going to go back now.
151
393320
1456
Vou tocar de novo na Vênus papa-moscas.
06:46
I'm going to touch
the Venus flytrap again.
the Venus flytrap again.
152
394800
2016
Estive falando por mais de 20 segundos,
06:48
I've been talking
for more than 20 seconds.
for more than 20 seconds.
153
396840
2016
então podemos ver o que acontece
quando toco o pelo uma segunda vez.
quando toco o pelo uma segunda vez.
06:50
So we can see what happens
when I touch the hair a second time.
when I touch the hair a second time.
154
398880
2960
06:55
So what do we get?
We get a second action potential,
We get a second action potential,
155
403720
2456
Então temos outro potencial de ação,
mas, de novo, ela não se fecha.
06:58
but again, the leaf doesn't close.
156
406200
1896
07:00
So now if I go back in there
157
408120
1936
Mas se eu voltar,
07:02
and if I'm a fly moving around,
158
410080
1896
se eu for uma mosca voando por aí,
07:04
I'm going to be touching
the leaf a few times.
the leaf a few times.
159
412000
2176
vou tocar a folha algumas vezes.
Vou tocá-la algumas vezes.
07:06
I'm going to go and brush it a few times.
160
414200
2416
07:08
And immediately,
161
416640
1416
E imediatamente,
07:10
the flytrap closes.
162
418080
1736
a papa-moscas se fecha.
07:11
So here we are seeing the flytrap
actually doing a computation.
actually doing a computation.
163
419840
4136
Então estamos vendo
a papa-moscas fazer um cálculo.
a papa-moscas fazer um cálculo.
07:16
It's determining
if there's a fly inside the trap,
if there's a fly inside the trap,
164
424000
2496
Ela está decidindo
se tem uma mosca na armadilha,
se tem uma mosca na armadilha,
07:18
and then it closes.
165
426520
1496
e então ela se fecha.
07:20
So let's go back to our original question.
166
428040
2400
Vamos voltar à nossa questão original.
07:23
Do plants have brains?
167
431520
2296
As plantas têm cérebro?
07:25
Well, the answer is no.
168
433840
1576
Bem, a resposta é não.
07:27
There's no brains in here.
169
435440
1376
Não há um cérebro aqui.
07:28
There's no axons, no neurons.
170
436840
3576
Não há axiomas nem neurônios.
07:32
It doesn't get depressed.
171
440440
1376
Ela não fica deprimida.
07:33
It doesn't want to know
what the Tigers' score is.
what the Tigers' score is.
172
441840
2376
Ela não quer saber o resultado do jogo.
Ela não tem problemas de autorrealização.
07:36
It doesn't have
self-actualization problems.
self-actualization problems.
173
444240
2096
07:38
But what it does have
is something that's very similar to us,
is something that's very similar to us,
174
446360
3416
Mas ela tem algo
muito similar ao que nós temos,
muito similar ao que nós temos,
07:41
which is the ability
to communicate using electricity.
to communicate using electricity.
175
449800
3056
que é a capacidade de se comunicar
usando a eletricidade.
usando a eletricidade.
Ela usa íons um pouco
diferentes dos que usamos,
diferentes dos que usamos,
07:44
It just uses slightly
different ions than we do,
different ions than we do,
176
452880
2256
mas na verdade ela faz a mesma coisa.
07:47
but it's actually doing the same thing.
177
455160
2016
07:49
So just to show you
178
457200
2176
Então, só pra mostrar a vocês
07:51
the ubiquitous nature
of these action potentials,
of these action potentials,
179
459400
3296
a natureza ubíqua
desses potenciais de ação,
desses potenciais de ação,
07:54
we saw it in the Venus flytrap,
180
462720
2216
nós os vimos na Vênus papa-moscas,
07:56
we've seen an action
potential in the mimosa.
potential in the mimosa.
181
464960
2136
vimos um potencial de ação na mimosa,
07:59
We've even seen
an action potential in a human.
an action potential in a human.
182
467120
2376
e vimos até em um humano.
08:01
Now, this is the euro of the brain.
183
469520
3216
Essa é a linguagem única do cérebro.
08:04
It's the way that all
information is passed.
information is passed.
184
472760
2136
É a forma como toda informação é passada.
08:06
And so what we can do
is we can use those action potentials
is we can use those action potentials
185
474920
2816
Então o que podemos fazer
é usar esses potenciais de ação
é usar esses potenciais de ação
08:09
to pass information
186
477760
1496
para passar informação
08:11
between species of plants.
187
479280
1736
entre espécies de plantas.
08:13
And so this is our interspecies
plant-to-plant communicator,
plant-to-plant communicator,
188
481040
4416
Então este é nosso comunicador
interespécies planta a planta,
interespécies planta a planta,
08:17
and what we've done
is we've created a brand new experiment
is we've created a brand new experiment
189
485480
3176
e criamos um novo experimento
08:20
where we're going to record
the action potential from a Venus flytrap,
the action potential from a Venus flytrap,
190
488680
3536
no qual vamos gravar o potencial de ação
de uma Vênus papa-moscas,
de uma Vênus papa-moscas,
08:24
and we're going to send it
into the sensitive mimosa.
into the sensitive mimosa.
191
492240
2776
e enviá-lo para a dormideira.
Quero que se lembrem do que acontece
08:27
So I want you to recall what happens
192
495040
1736
08:28
when we touch the leaves of the mimosa.
193
496800
1936
quando tocamos as folhas da dormideira.
08:30
It has touch receptors
that are sending that information
that are sending that information
194
498760
2656
Ela tem receptores de toque
que enviam essa informação
que enviam essa informação
ao longo do caule como potencial de ação.
08:33
back down in the form
of an action potential.
of an action potential.
195
501440
2096
08:35
And so what would happen
196
503560
1336
Então o que acontece
08:36
if we took the action potential
from the Venus flytrap
from the Venus flytrap
197
504920
3616
se pegarmos o potencial de ação
da Vênus papa-moscas
da Vênus papa-moscas
08:40
and sent it into
all the stems of the mimosa?
all the stems of the mimosa?
198
508560
3080
e o enviarmos para todas
as hastes da dormideira?
as hastes da dormideira?
08:44
We should be able to create
the behavior of the mimosas
the behavior of the mimosas
199
512440
3016
Nós deveríamos conseguir criar
o comportamento da dormideira
o comportamento da dormideira
08:47
without actually touching it ourselves.
200
515480
1896
sem tocá-la realmente.
08:49
And so if you'll allow me,
201
517400
2016
Então, se me permitem,
08:51
I'm going to go ahead
and trigger this mimosa right now
and trigger this mimosa right now
202
519440
3455
vou prosseguir e acionar
essa dormideira agora,
essa dormideira agora,
tocando os pelos da papa-moscas.
08:54
by touching on the hairs
of the Venus flytrap.
of the Venus flytrap.
203
522919
3817
08:58
So we're going to send information
about touch from one plant to another.
about touch from one plant to another.
204
526760
3600
Então vamos enviar informação
sobre toque de uma planta a outra.
sobre toque de uma planta a outra.
09:06
So there you see it.
205
534640
1696
Aí está.
09:08
So --
206
536360
1216
Então...
09:09
(Applause)
207
537600
6016
(Aplausos)
09:15
So I hope you learned a little bit,
something about plants today,
something about plants today,
208
543640
3056
Espero que vocês tenham aprendido
um pouco sobre plantas hoje,
um pouco sobre plantas hoje,
e não só isso.
09:18
and not only that.
209
546720
1216
Aprenderam que plantas podem ser
usadas para ensinar neurociência
usadas para ensinar neurociência
09:19
You learned that plants could be used
to help teach neuroscience
to help teach neuroscience
210
547960
3016
09:23
and bring along the neurorevolution.
211
551000
1736
e alavancar a neurorrevolução.
09:24
Thank you.
212
552760
1216
Obrigado.
09:26
(Applause)
213
554000
2720
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Greg Gage - NeuroscientistTED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards.
Why you should listen
As half of Backyard Brains, neuroscientist and engineer Greg Gage builds the SpikerBox -- a small rig that helps kids understand the electrical impulses that control the nervous system. He's passionate about helping students understand (viscerally) how our brains and our neurons work, because, as he said onstage at TED2012, we still know very little about how the brain works -- and we need to start inspiring kids early to want to know more.
Before becoming a neuroscientist, Gage worked as an electrical engineer making touchscreens. As he told the Huffington Post: "Scientific equipment in general is pretty expensive, but it's silly because before [getting my PhD in neuroscience] I was an electrical engineer, and you could see that you could make it yourself. So we started as a way to have fun, to show off to our colleagues, but we were also going into classrooms around that time and we thought, wouldn't it be cool if you could bring these gadgets with us so the stuff we were doing in advanced Ph.D. programs in neuroscience, you could also do in fifth grade?" His latest pieces of gear: the Roboroach, a cockroach fitted with an electric backpack that makes it turn on command, and BYB SmartScope, a smartphone-powered microscope.
Greg Gage | Speaker | TED.com