Taste3 2008
Barry Schuler: Genomics 101
Barry Schuler: Genomiğin Temelleri
Filmed:
Readability: 3.8
454,548 views
Genomik nedir? Hayatımızı nasıl etkileyecek? Genomik devrimi üzerine, merak uyandırıcı giriş dersinde, girişimci Barry Schuler, en azından daha sağlıklı ve daha lezzetli yemek bekleyebileceğimizi anlatıyor. Pinot noir üzümünden daha iyi şaraplar üreterek işe başlamamızı öneriyor.
Barry Schuler - Entrepreneur
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics. Full bio
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
What's happening in genomics,
0
0
2000
Genomikte neler oluyor, ve bu devrim
00:18
and how this revolution is about to change everything we know
1
2000
5000
bizim dünya, yaşam, kendi benliğimiz hakkındaki
00:23
about the world, life, ourselves, and how we think about them.
2
7000
7000
bildiklerimizi ve fikirlerimizi nasıl değiştirecek?
00:30
If you saw 2001: A Space Odyssey,
3
14000
3000
Eğer, 2001: Bir Uzay Macerası, filmini izlediyseniz
00:33
and you heard the boom, boom, boom, boom, and you saw the monolith,
4
17000
4000
ve bum, bum, bum, bum seslerinin ardından o sütunun düşüşünü
00:37
you know, that was Arthur C. Clarke's representation
5
21000
4000
gördüyseniz, o Arthur C. Clarke'ın, bizim türümüzün
00:41
that we were at a seminal moment in the evolution of our species.
6
25000
4000
evrim tohumlarının nasıl atıldığını anlattığı bir betimlemeydi.
00:45
In this case, it was picking up bones and creating a tool,
7
29000
4000
O zaman için gerekli olan, kemikleri toplayıp aletler yapmak,
00:49
using it as a tool, which meant that apes just, sort of,
8
33000
4000
ve o aletleri kullanmaktı, yani maymunların,
00:53
running around and eating and doing each other
9
37000
2000
bir şekilde, sağa sola koşarken, yemek yerlerken
00:55
figured out they can make things if they used a tool.
10
39000
6000
ve birbirlerine kaktırırlarken, aletlerle birşeyler yapmalarıydı.
01:01
And that moved us to the next level.
11
45000
3000
Ve bizi bir sonraki adıma götüren de buydu.
01:04
And, you know, we in the last 30 years in particular
12
48000
4000
Ve, bildiğiniz gibi, özellikle son 30 sene içerisinde
01:08
have seen this acceleration in knowledge and technology,
13
52000
4000
bilgi ve teknolojide büyük bir ivmeye şahit olduk ve
01:12
and technology has bred more knowledge and given us tools.
14
56000
3000
gelişen teknoloji daha fazla bilgi sağladı ve yeni aletler verdi.
01:15
And we've seen many seminal moments.
15
59000
2000
Ve bir çok gelişmelere yol açan anlar yaşadık.
01:17
We've seen the creation of small computers in the '70s and early '80s,
16
61000
4000
70'ler ve 80'lerin başlarında küçük bilgisayarların yaratılışına şahit olduk,
01:21
and who would have thought back then that every single person
17
65000
3000
o zamanlar kim derdi ki herkesin evinde sadece bir değil belki 20
01:24
would not have just one computer but probably 20,
18
68000
3000
bilgisayarı olacak ve sadece kişisel bilgisayar ile
01:27
in your home, and in not just your P.C. but in every device --
19
71000
5000
sınırlı kalmayacak, çamaşır makinenden, cep telefonuna
01:32
in your washing machine, your cell phone.
20
76000
3000
kadar her yere bilgisayarlar girecek.
01:35
You're walking around; your car has 12 microprocessors.
21
79000
4000
Siz dolanadururken, arabanızda 12 mikro işlemci bulunacak.
01:39
Then we go along and create the Internet
22
83000
2000
Daha da ilerleyip interneti yarattık ve
01:41
and connect the world together; we flatten the world.
23
85000
3000
tüm dünyayı birbirine bağladık; tüm dünyayı düzleştirdik.
01:44
We've seen so much change, and we've given ourselves these tools now --
24
88000
5000
Çok fazla değişiklik gördük, ve şimdi de objektifi kendi içimize döndürmemize
01:49
these high-powered tools --
25
93000
2000
izin veren yeni bir aletimiz
01:51
that are allowing us to turn the lens inward
26
95000
4000
var, güçlü bir alet bu,
01:55
into something that is common to all of us, and that is a genome.
27
99000
5000
bundan hepimizde var, biz bu alete genom diyoruz.
02:00
How's your genome today? Have you thought about it lately?
28
104000
5000
Genomonuz bugün nasıl? Son zamanlarda hiç düşündünüz mü?
02:05
Heard about it, at least? You probably hear about genomes these days.
29
109000
5000
Duydunuz mu böyle bir şey? Genomlar hakkında bir şeyler duymuşsunuzdur bugünlerde.
02:10
I thought I'd take a moment to tell you what a genome is.
30
114000
3000
Ben de kısaca size genomu anlatmayı düşündüm.
02:13
It's, sort of, like if you ask people,
31
117000
2000
Genellikle şöyle oluyor, hani millete sorarsınız ya,
02:15
Well, what is a megabyte or megabit? And what is broadband?
32
119000
3000
Megabit ya da megabayt nedir? Ya da genişbant nedir?
02:18
People never want to say, I really don't understand.
33
122000
3000
Genelde konuşmak istemezler, ben de çok anlamıyorum.
02:21
So, I will tell you right off of the bat.
34
125000
1000
O yüzden doğrudan anlatacağım.
02:22
You've heard of DNA; you probably studied a little bit in biology.
35
126000
4000
DNA'yı biliyorsunuz; muhtemelen biyoloji dersinde de gördünüz.
02:26
A genome is really a description for
all of the DNA that is in a living organism.
all of the DNA that is in a living organism.
36
130000
7000
Genom da aslında, canlı bir organizmada bulunan tüm DNA'ların açıklamasıdır.
02:33
And one thing that is common to all of life is DNA.
37
137000
6000
Ve tüm canlılarda bulunan ortak öğe de DNA'dır.
02:39
It doesn't matter whether you're a yeast;
38
143000
2000
Bir hamur mayası ya da bir fare olmanız
02:41
it doesn't matter whether you're a mouse;
39
145000
2000
ya da bir sinek olmanız
02:43
doesn't matter whether you're a fly; we all have DNA.
40
147000
4000
çok şey değiştirmiyor, hepimizin DNA'sı var.
02:47
The DNA is organized in words, call them: genes and chromosomes.
41
151000
7000
DNA'yı oluşturan düzenli kelimeler vardır, bunlara genler ya da kromozomlar denir.
02:54
And when Watson and Crick in the '50s
42
158000
4000
50'lerde Watson ve Crick, DNA olarak bildiğimiz
02:58
first decoded this beautiful double helix that we know as the DNA molecule --
43
162000
6000
çift sarmallı bu güzel, uzun ve karmaşık molekülü ilk defa
03:04
very long, complicated molecule --
44
168000
2000
deşifre ettiklerinde,
03:06
we then started on this journey to understand that
45
170000
4000
DNA'nın bizim soyumuzu
03:10
inside of that DNA is a language that determines the characteristics, our traits,
46
174000
6000
karakterize eden bir dil olduğunu anlayacağımız bir
03:16
what we inherit, what diseases we may get.
47
180000
3000
yolculuğa çıktık.
03:19
We've also along the way discovered that this is a very old molecule,
48
183000
6000
Yolculuğumuz sırasında, bu molekülün aslında çok yaşlı bir molekül
03:25
that all of the DNA in your body has been around forever,
49
189000
6000
olduğunu ve biz canlıların varlığından beri ortalıkta
03:31
since the beginning of us, of us as creatures.
50
195000
4000
dolandığını da farkettik.
03:35
There is a historical archive.
51
199000
2000
Tarihi bir arşiv var ortada.
03:37
Living in your genome is the history of our species,
52
201000
5000
Genomunuzda, aslında kökeni binlerce
03:42
and you as an individual human being, where you're from,
53
206000
6000
yıl öncesine dayanan ve bizim türümüzün
03:48
going back thousands and thousands and thousands of years,
54
212000
3000
gelişimini yansıtan bir tarih yaşıyor,
03:51
and that's now starting to be understood.
55
215000
3000
ve bunu yeni yeni anlamaya başlıyoruz.
03:54
But also, the genome is really the instruction manual.
56
218000
5000
Ama bir de, genom, aslında kullanım el kitabıdır.
03:59
It is the program. It is the code of life.
57
223000
3000
Programdır. Yaşamın kodudur.
04:02
It is what makes you function;
58
226000
2000
Size işlevsellik kazandırandır;
04:04
it is what makes every organism function.
59
228000
4000
hatta tüm organizmalara işlevsellik kazandırandır.
04:08
DNA is a very elegant molecule.
60
232000
3000
DNA, çok sade bir moleküldür.
04:11
It's long and it's complicated.
61
235000
2000
Evet, uzun ve karmaşıktır, ama
04:13
Really all you have to know about it is that there's four letters:
62
237000
5000
hakkında bilmeniz gereken aslında dört harften ibarettir:
04:18
A, T, C, G; they represent the name of a chemical.
63
242000
4000
A, T, C, G; bazı kimyasalları temsil ederler.
04:22
And with these four letters, you can create a language:
64
246000
5000
Ve bu dört harf ile bir dil yaratabilirsiniz:
04:27
a language that can describe anything, and very complicated things.
65
251000
5000
öyle ki bu dil herhangi bir şeyi açıklayabilir, çok karmaşık şeyleri bile.
04:32
You know, they are generally put together in pairs,
66
256000
3000
Bildiğiniz gibi, genellikle bunlar eşli gelirler,
04:35
creating a word or what we call base pairs.
67
259000
3000
Bu eşlerle birlikte baz çiftleri dediğimiz kelimeleri oluştururlar.
04:38
And you would, you know, when you think about it,
68
262000
3000
Aslında düşündüğünüz de, değil mi, bizi
04:41
four letters, or the representation of four things, makes us work.
69
265000
6000
oluşturan şey, dört harf, ya da dört şeyi temsil eden şeyler.
04:47
And that may not sound very intuitive,
70
271000
3000
Bu kolaylıkla kavranabilecek bir şey değil gibi,
04:50
but let me flip over to something else you know about, and that's computers.
71
274000
4000
ama bu noktada sizden başka bir şeyi daha düşünmenizi isteyeceğim: bilgisayarlar.
04:54
Look at this screen here and, you know, you see pictures
72
278000
4000
Şu ekrana baktığınızda, yani, resimler, kelimeler
04:58
and you see words, but really all there are are ones and zeros.
73
282000
4000
falan gördüğünüzü sanıyorsunuz, ama gördükleriniz aslında birler ve sıfırlar.
05:02
The language of technology is binary;
74
286000
4000
Teknolojinin dili iki rakamlıdır;
05:06
you've probably heard that at some point in time.
75
290000
2000
muhtemelen bunu bir yerlerde duymuşsunuzdur.
05:08
Everything that happens in digital is converted,
76
292000
4000
Dijital ortamda olan herşey bir ve sıfırdan
05:12
or a representation, of a one and a zero.
77
296000
3000
oluşan şeyleri temsil eder ya da bir ile sıfıra dönüştürülür.
05:15
So, when you're listening to iTunes and your favorite music,
78
299000
5000
Yani, iTunes'da sevdiğiniz şarkıları dinlerken aslında
05:20
that's really just a bunch of ones and zeros playing very quickly.
79
304000
3000
duyduğunuz şey bir ve sıfırların çok hızlı oynatılmasıdır.
05:23
When you're seeing these pictures, it's all ones and zeros,
80
307000
3000
Resim olarak gördüğünüz şeyler, aslında hep bir ve sıfırlar,
05:26
and when you're talking on your telephone, your cell phone,
81
310000
3000
ve cep telefonunuzdan ya da telefonunuzdan yaptığınız görüşmeler,
05:29
and it's going over the network,
82
313000
2000
ağ üzerinden yollanırken
05:31
your voice is all being turned into ones and zeros and magically whizzed around.
83
315000
4000
sesiniz hep bir ve sıfırlara dönüştürülerek sihirli bir şekilde uçar giderler.
05:35
And look at all the complex things and wonderful things
84
319000
3000
Sadece bir ve sıfırlarla yarattığımız şu karmaşık
05:38
we've been able to create with just a one and a zero.
85
322000
3000
ve harikulade şeylere bakınız.
05:41
Well, now you ramp that up to four, and you have a lot of complexity,
86
325000
6000
Şimdi de bunu dörde çıkarın, ve elinizde çok daha fazla karmaşıklık imkanı oldu,
05:47
a lot of ways to describe mechanisms.
87
331000
4000
mekanizmaları anlatmak için daha fazla yol.
05:51
So, let's talk about what that means.
88
335000
2000
Peki, biraz da bunların anlamı üzerine konuşalım.
05:53
So, if you look at a human genome,
89
337000
2000
Şimdi insan genomuna baktığınızda,
05:55
they consist of 3.2 billion of these base pairs. That's a lot.
90
339000
6000
Bu baz çiftlerinden 3.2 milyar adet görürsünüz. Bu çok fazla.
06:01
And they mix up in all different fashions,
91
345000
2000
Ve bunlar sizi insan türü yapmak için
06:03
and that makes you a human being.
92
347000
3000
bir sürü değişik şekillerde karışmıştır.
06:06
If you convert that to binary, just to give you a little bit of sizing,
93
350000
5000
Eğer bunu ikilik sisteme çevirirseniz aslında elinize çok fazla bir şey
06:11
we're actually smaller than the program Microsoft Office.
94
355000
4000
geçmez, aslında biz Microsoft Office paketinden daha az yer kaplıyoruz.
06:15
It's not really all that much data.
95
359000
4000
O kadar fazla bir bilgi yok yani.
06:19
I will also tell you we're at least as buggy.
96
363000
3000
Ve en az MS Office kadar hatalarla doluyuz.
06:22
(Laughter)
97
366000
3000
(Kahkahalar)
06:25
This here is a bug in my genome
98
369000
4000
Benim genomumda da bir hata var
06:29
that I have struggled with for a long, long time.
99
373000
5000
bununla çok çok uzun zaman uğraştım.
06:34
When you get sick, it is a bug in your genome.
100
378000
5000
Hastalanmanızın sebebi, genomunuzdaki bir hatadır.
06:39
In fact, many, many diseases we have struggled with for a long time,
101
383000
5000
Hatta, bizi senelerdir uğraştıran daha bir çok hastalığı sebebi,
06:44
like cancer, we haven't been able to cure
102
388000
3000
mesela kanseri hala iyileştiremememizin sebebi,
06:47
because we just don't understand how it works at the genomic level.
103
391000
4000
bunların genomik seviyede nasıl çalıştıklarını anlayamamış olmamızdır.
06:51
We are starting to understand that.
104
395000
2000
Şimdi problemi yavaş yavaş anlıyoruz.
06:53
So, up to this point we tried to fix it
105
397000
2000
Yani şimdiye kadar iyileştirme girişimlerimizi
06:55
by using what I call shit-against-the-wall pharmacology,
106
399000
4000
ben duvara-bok-sıvama eczası diyorum,
06:59
which means, well, let's just throw chemicals at it,
107
403000
3000
yani, işte, ortaya bir kaç kimyasal atalım,
07:02
and maybe it's going to make it work.
108
406000
2000
belki işe yarar.
07:04
But if you really understand why does a cell go from normal cell to cancer?
109
408000
7000
Ama, ya eğer bir hücrenin normal hücreden kanserli hücreye neden dönüştüğünü anlayabilirseniz?
07:11
What is the code?
110
415000
2000
Kodu nedir bu olayın?
07:13
What are the exact instructions that are making it do that?
111
417000
4000
Hangi yönergelerden sonra hücre bu işi yapmaya karar veriyor?
07:17
then you can go about the process of trying to fix it and figure it out.
112
421000
4000
sonra bu işi düzeltmenin yollarını arayıp, sorunu anlayabilirsiniz.
07:21
So, for your next dinner over a great bottle of wine, here's a few factoids for you.
113
425000
5000
Yani, bir sonraki akşam yemeğinizde güzel bir şarap açınca, bu dediklerimi bir düşünün.
07:26
We actually have about 24,000 genes that do things.
114
430000
4000
Aslında iş gören 24 bin adet genimiz var.
07:30
We have about a hundred, 120,000 others
115
434000
4000
Geri kalan 120 bin kadarı, her gün iş
07:34
that don't appear to function every day,
116
438000
3000
yapıyor görünmüyorlar,
07:37
but represent this archival history of how we used to work as a species
117
441000
5000
ama bunlar türümüzün geçmişte nasıl iş yaptıklarının bir arşivi,
07:42
going back tens of thousands of years.
118
446000
3000
on binlerce sene öncesine gidiyorlar.
07:45
You might also be interested in knowing
119
449000
2000
Belki öğrenmek istersiniz,
07:47
that a mouse has about the same amount of genes.
120
451000
2000
bir farede de neredeyse aynı miktarda gen var.
07:49
They recently sequenced Pinot Noir, and it also has about 30,000 genes,
121
453000
7000
Pinot Noir dizilimini de yeni bitirdiler, ve onda da 30 bin kadar gen var,
07:56
so the number of genes you have may not necessarily represent the complexity
122
460000
4000
yani kaç adet geniniz olduğu yapılan işlerin karmaşıklığını temsil etmiyor,
08:00
or the evolutionary order of any particular species.
123
464000
5000
ya da herhangi bir türün evrimsel sırasını da göstermiyor.
08:05
Now, look around: just look next to your neighbor,
124
469000
3000
Şimdi, etrafınıza bir bakın: yanınızdaki komşunuza bir bakın,
08:08
look forward, look backward. We all look pretty different.
125
472000
2000
önünüzdekilere, arkanızdakilere bakın. Hepimiz bayağı farkılıyız.
08:10
A lot of very handsome and pretty people here, skinny, chubby,
126
474000
4000
Bir sürü yakışıklı, güzel insan var, sıska, tombul,
08:14
different races, cultures. We are all 99.9% genetically equal.
127
478000
8000
değişik ırklar, kültürler. Ama genetik olarak %99.9 eşitiz.
08:22
It is one one-hundredth of one percent of genetic material
128
486000
4000
Bizi farklı yapan genetik materyalimizin
08:26
that makes the difference between any one of us.
129
490000
3000
yüzde birinin %1'i kadarlık kısmı.
08:29
That's a tiny amount of material,
130
493000
2000
Çok az bir materyal değil mi?
08:31
but the way that ultimately expresses itself
131
495000
4000
Ama bu materyalin kendini ifade şekli,
08:35
is what makes changes in humans and in all species.
132
499000
5000
her insanda ve her türde değişiklik ortaya çıkarıyor.
08:40
So, we are now able to read genomes.
133
504000
3000
Yani, şimdi genom okuma kabiliyetimiz var.
08:43
The first human genome took 10 years, three billion dollars.
134
507000
5000
İlk insan genomu projesi 10 yılda tamamlandı ve 3 milyar dolar tuttu.
08:48
It was done by Dr. Craig Venter.
135
512000
3000
Dr. Craig Venter tarafından yapıldı.
08:51
And then James Watson's -- one of the co-founders of DNA --
136
515000
4000
Ardından da, DNA'yı bulan bilimadamlarından James Watson'un
08:55
genome was done for two million dollars, and in just two months.
137
519000
4000
genomu çıkarıldı, iki ay sürdü ve 2 milyon dolar tuttu.
08:59
And if you think about the computer industry
138
523000
2000
Bilgisayar endüstrisini düşünün,
09:01
and how we've gone from big computers to little ones
139
525000
3000
koca koca bilgisayarlardan, ufacık bilgisayarlara nasıl geçtik,
09:04
and how they get more powerful and faster all the time,
140
528000
4000
küçüldükça nasıl daha güçlü ve daha hızlı bir hale geldiler,
09:08
the same thing is happening with gene sequencing now:
141
532000
2000
şimdi aynı şey genom dizilimi için de oluyor:
09:10
we are on the cusp of being able to sequence human genomes
142
534000
4000
şu anda artık insan genomu dizilimini
09:14
for about 5,000 dollars in about an hour or a half-hour;
143
538000
5000
5 bin dolara, bir, bir buçuk saatte çıkarma noktasındayız;
09:19
you will see that happen in the next five years.
144
543000
2000
önümüzdeki beş sene içerisinde bunun olacağını göreceksiniz.
09:21
And what that means is, you are going to walk around
145
545000
2000
Ve bunun anlamı, pek yakında boynunuzda tüm genomunuzu
09:23
with your own personal genome on a smart card. It will be here.
146
547000
6000
içeren akıllı kartlarla dolaşacaksınız. Çok yakında.
09:29
And when you buy medicine,
147
553000
2000
Ve ilaç almaya gittiğinizde,
09:31
you won't be buying a drug that's used for everybody.
148
555000
3000
herkes için tasarlanmış bir ilacı almak yerine,
09:34
You will give your genome to the pharmacist,
149
558000
3000
Genom dizinizi eczacınıza vereceksiniz ve
09:37
and your drug will be made for you
150
561000
2000
ilacınız size özel hazırlanacak
09:39
and it will work much better than the ones that were --
151
563000
2000
ve bu ilaç öncekilerden kat kat daha iyi iş görecek.
09:41
you won't have side effects.
152
565000
2000
Yan etkileri olmayacak.
09:43
All those side effects, you know, oily residue and, you know,
153
567000
3000
Tüm o yan etkiler, bilirsiniz, yağlı kalıntılar ve, işte var ya,
09:46
whatever they say in those commercials: forget about that.
154
570000
4000
hani reklamlarda söyledikleri: hepsini unutun.
09:50
They're going to make all that stuff go away.
155
574000
2000
Tüm o yan etkilerden kurtulacaksınız.
09:52
What does a genome look like?
156
576000
3000
Peki, bir genom neye benziyor?
09:55
Well, there it is. It is a long, long series of these base pairs.
157
579000
6000
İşte burada. Baz çifti serilerinden oluşan uzunca bir yapı.
10:01
If you saw the genome for a mouse or for a human it would look no different than this,
158
585000
4000
Eğer bir farenin genomuna ya da bir insanın genomuna baksanız bundan farklı değildir,
10:05
but what scientists are doing now is
159
589000
2000
ama şu anda bilim adamlarının yaptığı şey
10:07
they're understanding what these do and what they mean.
160
591000
4000
bunların neler yaptığını ve ne anlamlara geldiğini anlamak.
10:11
Because what Nature is doing is double-clicking all the time.
161
595000
4000
Çünkü doğanın yaptığı tek şey devamlı çift tıklamak.
10:15
In other words, the first couple of sentences here,
162
599000
4000
Başka bir deyişle, şuradaki ilk bir kaç cümle,
10:19
assuming this is a grape plant:
163
603000
2000
bunun bir üzüm bitkisi olduğunu düşünürsek:
10:21
make a root, make a branch, create a blossom.
164
605000
4000
kök yap, dal yap, çiçek aç gibi şeyler.
10:25
In a human being, down in here it could be:
165
609000
4000
Eğer bu bir insan olsaydı şu şekilde olurdu:
10:29
make blood cells, start cancer.
166
613000
4000
kan hücreleri oluştur, kanseri başlat.
10:33
For me it may be: every calorie you consume, you conserve,
167
617000
7000
Benim için ise: aldığın her kaloriyi depola, demek olabilir,
10:40
because I come from a very cold climate.
168
624000
3000
çünkü ben çok soğuk bir iklimden geliyorum.
10:43
For my wife: eat three times as much and you never put on any weight.
169
627000
4000
Benim eşim için ise: istersen üç katı ye hiçbir zaman kilo almayacaksın, demek.
10:47
It's all hidden in this code,
170
631000
2000
Hepsi işte bu kodda gizli,
10:49
and it's starting to be understood at breakneck pace.
171
633000
4000
ve baş döndürücü bir hızda anlaşılmaya başlanıyor.
10:54
So, what can we do with genomes now that we can read them,
172
638000
3000
Peki, genomları okuyabiliyoruz, artık elimizde yaşamın
10:57
now that we're starting to have the book of life?
173
641000
2000
bir kitabı var, şimdi ne yapacağız?
10:59
Well, there's many things. Some are exciting.
174
643000
3000
Bayağı bir şey var. Bazıları çok heyecanlandırıcı.
11:02
Some people will find very scary. I will tell you a couple of things
175
646000
4000
Bazıları çok korkutucu bulabilir: size bir kaç şey anlatacağım
11:06
that will probably make you want to projectile puke on me, but that's okay.
176
650000
4000
belki anlatacaklarımdan sonra üstüme kusmak isteyebilirsiniz, ama sorun değil.
11:10
So, you know, we now can learn the history of organisms.
177
654000
4000
Evet, biliyorsunuz, artık organizmaların tarihini öğrenebiliyoruz.
11:14
You can do a very simple test: scrape your cheek; send it off.
178
658000
3000
Çok basit bir test yapabilirsiniz: yanağınızı kazıyın ve gönderin.
11:17
You can find out where your relatives come from;
179
661000
3000
Akrabalarınızın nerelerden geldiğinizi öğrenebilirsiniz;
11:20
you can do your genealogy going back thousands of years.
180
664000
3000
binlerce yıl öncesine kadar dayanan aile ağacınızı çıkarabilirsiniz.
11:23
We can understand functionality. This is really important.
181
667000
3000
İşlevselliği de anlayabiliyoruz. Bu çok önemli.
11:26
We can understand, for example, why we create plaque in our arteries,
182
670000
5000
Yani, mesela, atar damarlarımızda neden plaka oluşturduğumuzu anlayabiliyoruz,
11:31
what creates the starchiness inside of a grain,
183
675000
4000
buğday tohumundaki nişastalığın kaynağı nedir,
11:35
why does yeast metabolize sugar and produce carbon dioxide.
184
679000
7000
neden hamur mayası şekeri metabolize edip karbon dioksit üretir.
11:43
We can also look at, at a grander scale, what creates problems,
185
687000
3000
Daha büyük ölçekteki olaylara da bakabiliyoruz, sorun yaratan olaylar,
11:46
what creates disease, and how we may be able to fix them.
186
690000
4000
hastalığın kaynağı nedir, ve nasıl düzeltme imkanımız olur.
11:50
Because we can understand this,
187
694000
2000
Çünkü sorunu anladığımız için,
11:52
we can fix them, make better organisms.
188
696000
3000
düzeltebiliriz de, daha iyi canlılar oluşturabiliriz.
11:55
Most importantly, what we're learning
189
699000
2000
Daha da önemlisi, doğanın bize harika
11:57
is that Nature has provided us a spectacular toolbox.
190
701000
5000
bir alet kutusu sunduğunu öğreniyoruz.
12:02
The toolbox exists.
191
706000
2000
Gerçekten var böyle bir şey.
12:04
An architect far better and smarter than us has given us that toolbox,
192
708000
5000
Bizden daha iyi işler çıkaran ve daha zeki bir mimar bize bu alet kutusunu vermiş,
12:09
and we now have the ability to use it.
193
713000
3000
ve şimdi nasıl kullanılacağını biliyoruz.
12:12
We are now not just reading genomes; we are writing them.
194
716000
4000
Artık genomları sadece okumuyoruz, onları yazıyoruz da.
12:16
This company, Synthetic Genomics, I'm involved with,
195
720000
2000
Benim de dahil olduğu şirket, Synthetic Genomics,
12:18
created the first full synthetic genome for a little bug,
196
722000
4000
ufak bir böcek için ilk defa yapay bir genom oluşturdu
12:22
a very primitive creature called Mycoplasma genitalium.
197
726000
3000
Mycoplasma genitalium isimli çok ilkel bir yaratık.
12:25
If you have a UTI, you've probably -- or ever had a UTI --
198
729000
4000
Eğer idrar yolu enfeksiyonunuz varsa, ya da önceden geçirdiyseniz,
12:29
you've come in contact with this little bug.
199
733000
3000
o zaman bu küçük böcekle temasa geçmişsinizdir.
12:32
Very simple -- only has about 246 genes --
200
736000
3000
Çok basit, sadece 246 adet geni var,
12:35
but we were able to completely synthesize that genome.
201
739000
6000
ama genomunu tamamen sentezleyebildik.
12:42
Now, you have the genome and you say to yourself,
202
746000
3000
Genomu elde edince diyorsunuz ki
12:45
So, if I plug this synthetic genome -- if I pull the old one out and plug it in --
203
749000
5000
eğer bunu böcege yüklersem, önceki genomunu çıkararak tabii,
12:50
does it just boot up and live?
204
754000
2000
çalışıp canlanır mı?
12:52
Well, guess what. It does.
205
756000
3000
Tahmin edin bakalım. Evet, canlanır.
12:56
Not only does it do that; if you took the genome -- that synthetic genome --
206
760000
6000
Sadece bununla da sınırlı değil, bu genomu alıp, sentetik olanı,
13:02
and you plugged it into a different critter, like yeast,
207
766000
3000
başka bir böceğe taktığınızda, mesela hamur mayası,
13:05
you now turn that yeast into Mycoplasma.
208
769000
4000
hamur mayasını Mycoplasma'ya çevirmiş oluyorsunuz.
13:09
It's, sort of, like booting up a PC with a Mac O.S. software.
209
773000
5000
Şey gibi bu, PC'ye MacOS yükleyip çalıştırmak gibi.
13:14
Well, actually, you could do it the other way.
210
778000
2000
Şey, tabii, Mac için tersini yapabiliyorsunuz sanırım.
13:16
So, you know, by being able to write a genome
211
780000
4000
Evet, yani, bir genomu yazıp
13:20
and plug it into an organism,
212
784000
3000
bunu başka canlıya takabildikten sonra
13:23
the software, if you will, changes the hardware.
213
787000
5000
yazılım deyin isterseniz, donanımı değiştiriyor.
13:28
And this is extremely profound.
214
792000
2000
Ve bu çok köklü bir bulgu.
13:30
So, last year the French and Italians announced
215
794000
3000
Geçen sene İtalyanlar ve Fransızlar ortaklaşa
13:33
they got together and they went ahead and they sequenced Pinot Noir.
216
797000
4000
Pinot Noir'ın genom dizilimini çıkardıklarını duyurdular.
13:37
The genomic sequence now exists for the entire Pinot Noir organism,
217
801000
6000
Pinot Noir organizması için genom dizilimi artık biliniyor,
13:43
and they identified, once again, about 29,000 genes.
218
807000
4000
yine yaklaşık 29 bin gen tespit ettiler.
13:47
They have discovered pathways that create flavors,
219
811000
3000
Tat oluşturan yollar keşfettiler,
13:50
although it's very important to understand
220
814000
2000
tabii bu noktada anlaşılması gereken bir şey de
13:52
that those compounds that it's cranking out
221
816000
3000
üzümün ürettiği o bileşikler
13:55
have to match a receptor in our genome, in our tongue,
222
819000
3000
bizim tarafımızda, dilimizdeki algaçlarla eşleşmeli,
13:58
for us to understand and interpret those flavors.
223
822000
3000
ki bu tatları anlayıp yorumlayabilelim.
14:01
They've also discovered that
224
825000
2000
Keşfettikleri bir başka şey de
14:03
there's a heck of a lot of activity going on producing aroma as well.
225
827000
4000
aroma üretmek için de bir çok aktivite gerçekleştiği.
14:07
They've identified areas of vulnerability to disease.
226
831000
3000
Hastalığa maruz kalabilecek yerleri de tesbit ettiler.
14:10
They now are understanding, and the work is going on,
227
834000
4000
Şu anda anlamaya başladılar, ve çalışmaları sürüyor,
14:14
exactly how this plant works, and we have the capability to know,
228
838000
4000
bu bitki tam olarak nasıl çalışıyor, ve şimdi artık bu bitkide yazılı
14:18
to read that entire code and understand how it ticks.
229
842000
4000
tüm kodu okuyup nasıl iş gördüğünü anlayabiliyoruz.
14:22
So, then what do you do?
230
846000
2000
Peki, şimdi ne yapacaksınız?
14:24
Knowing that we can read it, knowing that we can write it, change it,
231
848000
4000
Yani artık okuyabiliyoruz, yazabiliyoruz da, değiştirebiliyoruz da,
14:28
maybe write its genome from scratch. So, what do you do?
232
852000
4000
belki genomunu sıfırdan yazarız. Yani, siz ne yapardınız?
14:32
Well, one thing you could do is what some people might call Franken-Noir.
233
856000
4000
Yapabileceğiniz bir şey bazılarının Franken-Noir diyebileceği bitkiyi üretmek.
14:36
(Laughter)
234
860000
3000
(Kahkahalar)
14:39
We can build a better vine.
235
863000
2000
Daha iyi bir şarap üretebiliriz.
14:41
By the way, just so you know:
236
865000
2000
Bu arada, bilginiz olsun:
14:43
you get stressed out about genetically modified organisms;
237
867000
4000
eğer genetiği ile oynanmış yiyeceklerden sakınıyorsanız,
14:47
there is not one single vine in this valley or anywhere
238
871000
3000
bu vadide ya da herhangi başka bir yerde bir tane bile
14:50
that is not genetically modified.
239
874000
2000
genetiği ile oynanmamış şarap yok.
14:52
They're not grown from seeds; they're grafted into root stock;
240
876000
3000
Tohumlardan üretilmiyorlar; köklerden aşılanıyorlar;
14:55
they would not exist in nature on their own.
241
879000
2000
doğada kendi başlarına bulunamazlar.
14:57
So, don't worry about, don't stress about that stuff. We've been doing this forever.
242
881000
4000
Yani, üzülmeyin, sıkıntıya girmeyin. Bunu ezelden beridir yapıyoruz.
15:01
So, we could, you know, focus on disease resistance;
243
885000
3000
Peki, yani, hastalığa direncini arttırabiliriz;
15:04
we can go for higher yields without necessarily having
244
888000
4000
hasat miktarını çiftçilik tekniğinde radikal çözümlere
15:08
dramatic farming techniques to do it, or costs.
245
892000
3000
başvurmadan, ve maliyetini değiştirmeden artırabiliriz.
15:11
We could conceivably expand the climate window:
246
895000
3000
İklime dayanıklılığını görece artırabiliriz:
15:14
we could make Pinot Noir grow maybe in Long Island, God forbid.
247
898000
5000
Pinot Noir'ı Long Island'da yetiştirebiliriz mesela, tanrı korusun.
15:19
(Laughter)
248
903000
3000
(Kahkahalar)
15:23
We could produce better flavors and aromas.
249
907000
3000
Daha iyi tatlar ve aromalar üretebiliriz.
15:26
You want a little more raspberry, a little more chocolate here or there?
250
910000
3000
Belki biraz ahududu, biraz çikolata eklemek istersiniz?
15:29
All of these things could conceivably be done,
251
913000
3000
Bunların hepsi kuramsal olarak olası şeyler,
15:32
and I will tell you I'd pretty much bet that it will be done.
252
916000
3000
ve iddia ediyorum ki, bayağı bir kısmı yapılacak.
15:35
But there's an ecosystem here.
253
919000
2000
Ama burada bir ekosistem var.
15:37
In other words, we're not, sort of, unique little organisms running around;
254
921000
5000
Bir başka deyişle, bizler ortalıkta dolaşan biricik canlılar değiliz;
15:42
we are part of a big ecosystem.
255
926000
2000
daha büyük bir ekosistemin parçasıyız.
15:44
In fact -- I'm sorry to inform you --
256
928000
3000
Hatta, bunu bildirdiğim için üzgünüm,
15:47
that inside of your digestive tract is about 10 pounds of microbes
257
931000
4000
içinizde iş gören sindirim sisteminizde yaklaşık 4,5 kilo mikrop var
15:51
which you're circulating through your body quite a bit.
258
935000
3000
ki bunlar vücudunuzun içinde bir dolaşım içindeler.
15:54
Our ocean's teaming with microbes;
259
938000
3000
Okyanuslarımız mikroplarla iş birliği içinde;
15:57
in fact, when Craig Venter went and sequenced the microbes in the ocean,
260
941000
5000
hatta, Craig Venter okyanustaki mikropların dizilimini çıkardığında
16:02
in the first three months tripled the known species on the planet
261
946000
4000
gezegende bilinen türlerin sayısını üç ayda üç katına çıkardı
16:06
by discovering all-new microbes in the first 20 feet of water.
262
950000
3000
suyun ilk 6 metresinde yaşayan mikropları keşfetti.
16:09
We now understand that those microbes have more impact on our climate
263
953000
4000
Şimdi anlıyoruz ki bu mikroplar iklimimiz üzerinde oldukça etkililer
16:13
and regulating CO2 and oxygen than plants do,
264
957000
4000
bitkilerden daha fazla CO2 ve oksiden düzenlemesi yapıyorlar,
16:17
which we always thought oxygenate the atmosphere.
265
961000
2000
ki biz sadece bitkilerin bu işi yaptıklarını düşünürüz.
16:19
We find microbial life in every part of the planet:
266
963000
4000
Gezegenimizin her köşesinde mikrobik yaşamlar keşfediyoruz:
16:23
in ice, in coal, in rocks, in volcanic vents; it's an amazing thing.
267
967000
8000
buzda, kömürde, kayalarda, volkan bacalarında; çok harika bir şey.
16:31
But we've also discovered, when it comes to plants, in plants,
268
975000
5000
Ayrıca keşfettik ki, bitkilerin genomunu anladığımız kadarıyla,
16:36
as much as we understand and are starting to understand their genomes,
269
980000
4000
onların etrafında da, genomlarının çözülmesiyle anlaşılıyor ki,
16:40
it is the ecosystem around them,
270
984000
3000
bir ekosistem var,
16:43
it is the microbes that live in their root systems,
271
987000
3000
köklerinde yaşayan mikroplar var,
16:46
that have just as much impact on the character of those plants
272
990000
4000
ve bu mikroplar, bitkiler ile toprak arasında metabolik yollar oluşturarak,
16:50
as the metabolic pathways of the plants themselves.
273
994000
4000
onların karakterini büyük ölçüde etkiliyorlar.
16:54
If you take a closer look at a root system,
274
998000
3000
Eğer kök sistemine daha yakından bakarsanız,
16:57
you will find there are many, many, many diverse microbial colonies.
275
1001000
4000
bir sürü, bir sürü değişik mikrop kolonileri olduğunu görürsünüz.
17:01
This is not big news to viticulturists;
276
1005000
2000
Bağcılıkla uğraşanlar için yeni bir şey değil bu;
17:03
they have been, you know, concerned with water and fertilization.
277
1007000
4000
biliyorsunuz, su ve gübrelemeye bayağı bir dikkat ederler
17:07
And, again, this is, sort of, my notion of shit-against-the-wall pharmacology:
278
1011000
6000
Ve tabii, bence, bu gene bu duvara-bok-sıvama eczacılığının bir başka örneği:
17:13
you know certain fertilizers make the plant more healthy so you put more in.
279
1017000
4000
bazı gübreleri fazla verirseniz bitki daha sağlıklı olur diye belirleyebilirsiniz.
17:17
You don't necessarily know with granularity
280
1021000
4000
Ama tam olarak hangi organizmaların
17:21
exactly what organisms are providing what flavors and what characteristics.
281
1025000
6000
o tatları ve karakteristiği verdiğini bilmeniz gerekli değildir.
17:27
We can start to figure that out.
282
1031000
3000
Şimdi bunu anlamaya başlayabiliriz.
17:30
We all talk about terroir; we worship terroir;
283
1034000
3000
Terroir (yerinde yetişen üzüm)'dan bahsederiz; terroir'a taparız;
17:33
we say, Wow, is my terroir great! It's so special.
284
1037000
3000
deriz ki, Vay, benim teroir'ım harika! Çok özel.
17:36
I've got this piece of land and it creates terroir like you wouldn't believe.
285
1040000
4000
Bir tarlam var ve inanamayacağın kadar güzel terroir yetişiyor, deriz.
17:40
Well, you know, we really, we argue and debate about it --
286
1044000
4000
Yani, işte, gerçekten tartışır ve münazara ederiz,
17:44
we say it's climate, it's soil, it's this. Well, guess what?
287
1048000
3000
deriz ki, sebebi iklimdir, topraktır, falan filan. Ama, tahmin edin:
17:47
We can figure out what the heck terroir is.
288
1051000
3000
Artık terroir'ın nasıl bir şey olduğunu anlayabiliriz.
17:50
It's in there, waiting to be sequenced.
289
1054000
3000
Orada, diziliminin çıkarılmasını bekliyor.
17:53
There are thousands of microbes there.
290
1057000
2000
Ortada binlerce mirkop var.
17:55
They're easy to sequence: unlike a human,
291
1059000
2000
Onların diziliminin çıkarılması kolay, insan gibi değiller,
17:57
they, you know, have a thousand, two thousand genes;
292
1061000
2000
yani, bin bilemedin iki bin tane geni var;
17:59
we can figure out what they are.
293
1063000
2000
ne olduklarını anlayabiliriz.
18:01
All we have to do is go around and sample, dig into the ground, find those bugs,
294
1065000
7000
Tek yapmamız gereken gidip bir iki kazı yapmak, örnek toplamak ve o böcekleri bulmak,
18:08
sequence them, correlate them to the kinds of characteristics we like and don't like --
295
1072000
5000
ardından dizilimini çıkarıp, istemediğimiz karakteriztiklerini eşlemek,
18:13
that's just a big database -- and then fertilize.
296
1077000
3000
bu sadece büyük bir veri tabanı demek, en sonunda gübrelemek.
18:16
And then we understand what is terroir.
297
1080000
3000
Ve ardından terroir'ın ne olduğunu anlarız.
18:20
So, some people will say, Oh, my God, are we playing God?
298
1084000
2000
Bazıları, Aman tanrım, yoksa biz tanrıyı mı oynuyoruz?, diyebilir.
18:22
Are we now, if we engineer organisms, are we playing God?
299
1086000
5000
Yani şimdi biz, organizmaların mühendisliğini yaparak, tanrıyı mı oynuyoruz?
18:27
And, you know, people would always ask James Watson --
300
1091000
3000
Ve, işte, James Watson'a sorabilirler,
18:30
he's not always the most politically correct guy ...
301
1094000
2000
ki her zaman doğru politik görüşlere sahip olmayabilir...
18:32
(Laughter)
302
1096000
1000
(Kahkahalar)
18:33
... and they would say, "Are, you know, are you playing God?"
303
1097000
5000
... diyebilirler ki, "Sen", işte, "tanrıyı mı oynuyorsun?"
18:38
And he had the best answer I ever heard to this question:
304
1102000
3000
O ise buna, duyduğum en güzel cevabı verdi:
18:41
"Well, somebody has to."
305
1105000
2000
"Yani, birilerinin oynaması lazım."
18:43
(Laughter)
306
1107000
3000
(Kahkahalar)
18:46
I consider myself a very spiritual person,
307
1110000
4000
Kendimin tinsel biri olduğunu düşünüyorum,
18:50
and without, you know, the organized religion part,
308
1114000
3000
ama, bilirsiniz, düzenli bir dini inanç hariç,
18:53
and I will tell you: I don't believe there's anything unnatural.
309
1117000
4000
ve diyebilirim ki, doğal olmayan bir şeye inanmam.
18:57
I don't believe that chemicals are unnatural.
310
1121000
4000
Kimyasalların doğal olmadıklarına inanmıyorum.
19:01
I told you I'm going to make some of you puke.
311
1125000
2000
Bazılarınızı kusturacağımı söylemiştim.
19:03
It's very simple: we don't invent molecules, compounds.
312
1127000
4000
Çok basit: molekülleri, bileşikleri biz icat etmiyoruz.
19:07
They're here. They're in the universe.
313
1131000
2000
Onlar zaten varlar. Evrenin parçaları.
19:09
We reorganize things, we change them around,
314
1133000
3000
Biz sadece yeniden düzenliyoruz, değiştiriyoruz,
19:12
but we don't make anything unnatural.
315
1136000
3000
ama doğal olmayan bir şey yapmıyoruz.
19:15
Now, we can create bad impacts --
316
1139000
2000
Evet, kötü etkiler yaratabiliriz,
19:17
we can poison ourselves; we can poison the Earth --
317
1141000
2000
kendimizi zehirleyebiliriz, Dünya'yı zehirleyebiliriz,
19:19
but that's just a natural outcome of a mistake we made.
318
1143000
4000
ama bu sadece yaptığımız hatanın doğal bir sonucu.
19:23
So, what's happening today is, Nature is presenting us with a toolbox,
319
1147000
4000
Yani, şu anda olan şey şu, doğa bize bir alet kutusu sunuyor,
19:27
and we find that this toolbox is very extensive.
320
1151000
4000
ve biz farkediyoruz ki bu alet kutusu genişletilebiliyor.
19:31
There are microbes out there that actually make gasoline, believe it or not.
321
1155000
4000
İster inanın ister inanmayın, doğada yakıt üreten mikroplar var.
19:35
There are microbes, you know -- go back to yeast.
322
1159000
2000
Mikroplar yani, bilirsiniz-- hamur mayası mesela.
19:37
These are chemical factories;
323
1161000
2000
Bunlar kimyasal bir fabrika;
19:39
the most sophisticated chemical factories are provided by Nature,
324
1163000
4000
doğa tarafından sağlanan en sofistike fabrikalar,
19:43
and we now can use those.
325
1167000
3000
ve şimdi bunları kullanabiliyoruz.
19:46
There also is a set of rules.
326
1170000
2000
Tabii, kurallar kümesi de var.
19:48
Nature will not allow you to --
327
1172000
3000
Yani doğa şunu yapmanıza izin vermez--
19:51
we could engineer a grape plant, but guess what.
328
1175000
2000
hani üzüm bitkisine mühendislik uygulayabiliriz, ama
19:53
We can't make the grape plant produce babies.
329
1177000
2000
o bitkinin bebek üretmesini sağlayamayız.
19:55
Nature has put a set of rules out there.
330
1179000
3000
Doğanın koyduğu kurallar var yani.
19:58
We can work within the rules; we can't break the rules;
331
1182000
3000
Bu kurllar dahilinde çalışabiliriz; ama bu kuralları çiğneyemeyiz;
20:01
we're just learning what the rules are.
332
1185000
2000
şu anda sadece kuralların ne olduğunu öğreniyoruz.
20:03
I just ask the question, if you could cure all disease --
333
1187000
4000
Sadece şunu soracağım, tüm hastalıkları iyileştirebilseydiniz--
20:07
if you could make disease go away,
334
1191000
2000
hastalığı yer yüzünden silebilseydiniz,
20:09
because we understand how it actually works,
335
1193000
2000
ve bunu o hastalığın ne olduğunu anlayarak yapsaydınız,
20:11
if we could end hunger by being able to create nutritious, healthy plants
336
1195000
5000
eğer yetişmesi zor alanlara dayanabilecek daha besleyici ve
20:16
that grow in very hard-to-grow environments,
337
1200000
3000
sağlıklı bitkiler yaratarak açlığı bitirebilseydik,
20:19
if we could create clean and plentiful energy --
338
1203000
3000
eğer temiz ve bol enerji yaratabilseydik--
20:22
we, right in the labs at Synthetic Genomics,
339
1206000
3000
şu anda, Synthetic Genomics, laboratuvarlarında
20:25
have single-celled organisms that are taking carbon dioxide
340
1209000
4000
karbon dioksiti alıp yakıt benzeri bir molekül üreten
20:29
and producing a molecule very similar to gasoline.
341
1213000
4000
tek hücreli organizmalar var.
20:33
So, carbon dioxide -- the stuff we want to get rid of -- not sugar, not anything.
342
1217000
5000
Yani, karbon dioksit, hani istemediğimiz şey, şeker değil, başka bir şey değil.
20:38
Carbon dioxide, a little bit of sunlight,
343
1222000
3000
Karbon dioksit, azıcık güneş ışığı,
20:41
you end up with a lipid that is highly refined.
344
1225000
5000
ve elinizde iyi rafine edilmiş bir yağ oluyor.
20:46
We could solve our energy problems; we can reduce CO2,;
345
1230000
4000
Enerji sorunumuzu çözebiliriz; CO2 oranını azaltabiliriz,
20:50
we could clean up our oceans; we could make better wine.
346
1234000
3000
okyanuslarımızı temizleyebiliriz; daha iyi şarap yapabiliriz.
20:53
If we could, would we?
347
1237000
3000
Eğer yapabilsek, yapar mıydık?
20:56
Well, you know, I think the answer is very simple:
348
1240000
3000
Yani, biliyorsunuz, bence cevap çok basit:
20:59
working with Nature, working with this tool set that we now understand,
349
1243000
5000
Doğayla çalışmak, şu anda anladığımız, bize sunduğu bu alet setini kullanmak,
21:04
is the next step in humankind's evolution.
350
1248000
3000
insanlığın evrimindeki bir sonraki basamak.
21:07
And all I can tell you is, stay healthy for 20 years.
351
1251000
4000
Ve size diyebileceğim tek şey şu: 20 sene daha sağlıklı kalın.
21:11
If you can stay healthy for 20 years, you'll see 150, maybe 300.
352
1255000
3000
20 sene daha sağlıklı kalırsanız, belki 150, belki 300'ü bile görebileceksiniz.
21:14
Thank you.
353
1258000
2000
Teşekkür ederim.
ABOUT THE SPEAKER
Barry Schuler - EntrepreneurBarry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics.
Why you should listen
If in the mid-'90s tech revolution you found yourself intimidated by command lines (or computers in general), chances are you had your first encounter with email through America Online. Above those first-month-free CDs, the main appeal was its easy-as-a-microwave interface, which Barry Schuler and his team at Medior designed. While the other techies were complaining of eternal September, Schuler remained a populist, passionate about spreading accessibility to the next generation of services that he foresaw changing the world. (Earlier, he had developed and marketed color desktop apps for Apple.)
Schuler later served as AOL's CEO when it acquired Time Warner. But now, as high-tech democratization continues, Schuler wants to direct the momentum toward genomics. As managing director of Draper Fisher Jurvetson, he's funding next-thing projects in tech, and he also serves on the board of Synthetic Genomics. A lover of wine (and a proponent of using genetics to enhance wine grapes), he owns Meteor Vineyard in Napa Valley. He's currently CEO of Raydiance, which is developing laser technology for healthcare use.
Barry Schuler | Speaker | TED.com