ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.

Why you should listen

Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.

First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.

In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.

In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.

More profile about the speaker
Craig Venter | Speaker | TED.com
TED in the Field

Craig Venter: Watch me unveil "synthetic life"

Craig Venter révèle la "vie synthétique"

Filmed:
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Craig Venter et son équipe font une annonce historique: ils ont crée la première cellule qui fonctionne et prolifère grâce à un ADN synthétique. Il explique comment ils l'ont fait et pourquoi cette réussite marque le commencement d'une nouvelle ère pour la science.
- Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio

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00:16
We're here todayaujourd'hui to announceannoncer
0
1000
2000
Nous somme ici aujourd'hui pour annoncer
00:18
the first syntheticsynthétique cellcellule,
1
3000
3000
la première cellule synthétique,
00:21
a cellcellule madefabriqué by
2
6000
2000
une cellule fabriquée au départ
00:23
startingdépart with the digitalnumérique codecode in the computerordinateur,
3
8000
3000
avec un code numérique dans un ordinateur,
00:26
buildingbâtiment the chromosomechromosome
4
11000
3000
en construisant le chromosome
00:29
from fourquatre bottlesbouteilles of chemicalsproduits chimiques,
5
14000
3000
à partir de quatre bouteilles de produits chimiques,
00:32
assemblingassembler that chromosomechromosome in yeastlevure,
6
17000
2000
en assemblant ce chromosome dans la levure,
00:34
transplantingrepiquage it into
7
19000
3000
le transplantant dans une
00:37
a recipientdestinataire bacterialbactérien cellcellule
8
22000
2000
cellule bactérienne receveuse
00:39
and transformingtransformer that cellcellule
9
24000
2000
et transformant cette cellule
00:41
into a newNouveau bacterialbactérien speciesespèce.
10
26000
2000
en une nouvelle espèce bactérienne.
00:44
So this is the first self-replicatingauto-répliquant speciesespèce
11
29000
3000
Donc ceci est la première espèce bactérienne auto-répliquante
00:47
that we'venous avons had on the planetplanète
12
32000
2000
que nous avons sur cette planète
00:49
whosedont parentparent is a computerordinateur.
13
34000
3000
dont le parent est un ordinateur.
00:52
It alsoaussi is the first speciesespèce
14
37000
2000
C'est aussi la première espèce
00:54
to have its ownposséder websitesite Internet
15
39000
2000
à avoir son propre site internet
00:56
encodedcodé in its geneticgénétique codecode.
16
41000
3000
codé dans son code génétique.
00:59
But we'llbien talk more about
17
44000
2000
Mais nous parlerons plus des
01:01
the watermarksfiligranes in a minuteminute.
18
46000
3000
filigranes dans une minute.
01:04
This is a projectprojet that had its inceptiondébut
19
49000
2000
C'est un projet qui a démarré
01:06
15 yearsannées agodepuis
20
51000
2000
il y a 15 ans
01:08
when our teaméquipe then --
21
53000
2000
quand notre équipe d'alors--
01:10
we calledappelé the instituteinstitut TIGRTIGR --
22
55000
2000
l'institut s'appelait TIGR---
01:12
was involvedimpliqué in sequencingséquençage
23
57000
2000
était impliquée dans le séquençage
01:14
the first two genomesgénomes in historyhistoire.
24
59000
2000
des deux premiers génomes de l'histoire.
01:16
We did HaemophilusHaemophilus influenzaeinfluenzae
25
61000
2000
Nous avions fait Haemophilus influenzae
01:18
and then the smallestplus petit genomegénome of a self-replicatingauto-répliquant organismorganisme,
26
63000
3000
et puis le plus petit génome d'un organisme auto-répliquant,
01:21
that of MycoplasmaMycoplasmes genitaliumgenitalium.
27
66000
3000
de Mycoplasma genitalium.
01:24
And as soonbientôt as
28
69000
2000
Et aussitôt
01:26
we had these two sequencesséquences
29
71000
2000
que nous avons eu ces deux séquences,
01:28
we thought, if this is supposedsupposé to be the smallestplus petit genomegénome
30
73000
3000
nous avons pensé, si c'est supposé être le plus petit génome
01:31
of a self-replicatingauto-répliquant speciesespèce,
31
76000
2000
d'espèce auto-répliquante,
01:33
could there be even a smallerplus petit genomegénome?
32
78000
2000
pourrait-il y avoir un génome encore plus petit ?
01:35
Could we understandcomprendre the basisbase of cellularcellulaire life
33
80000
3000
Pourrions-nous comprendre les bases de la vie cellulaire
01:38
at the geneticgénétique levelniveau?
34
83000
2000
au niveau génétique ?
01:40
It's been a 15-year-an questquête
35
85000
2000
Ce fût une quête de 15 ans
01:42
just to get to the startingdépart pointpoint now
36
87000
2000
rien que pour arriver au point de départ maintenant,
01:44
to be ablecapable to answerrépondre those questionsdes questions,
37
89000
3000
pour pouvoir répondre à ces questions.
01:47
because it's very difficultdifficile to eliminateéliminer
38
92000
2000
Comme c'est très difficile de supprimer
01:49
multipleplusieurs genesgènes from a cellcellule.
39
94000
2000
plusieurs gènes d'une cellule.
01:51
You can only do them one at a time.
40
96000
3000
On peut seulement en enlever un à la fois.
01:54
We decideddécidé earlyde bonne heure on
41
99000
2000
Nous avons décidé dès le début
01:56
that we had to take a syntheticsynthétique routeroute,
42
101000
2000
que nous devions prendre un chemin synthétique
01:58
even thoughbien que nobodypersonne had been there before,
43
103000
2000
bien que personne ne l'ait fait avant,
02:00
to see if we could synthesizesynthétiser
44
105000
2000
pour voir si nous pourrions synthétiser
02:02
a bacterialbactérien chromosomechromosome
45
107000
2000
un chromosome bactérien,
02:04
so we could actuallyréellement varyvarier the genegène contentcontenu
46
109000
2000
afin de pouvoir en fait varier le contenu en gène
02:06
to understandcomprendre the essentialessentiel genesgènes for life.
47
111000
3000
pour comprendre les gènes essentiels pour la vie.
02:09
That startedcommencé our 15-year-an questquête
48
114000
3000
C'est comme ça qu'a débuté notre quête de 15 ans
02:12
to get here.
49
117000
2000
pour arriver ici.
02:14
But before we did the first experimentsexpériences,
50
119000
2000
Avant de faire les premières expériences,
02:16
we actuallyréellement askeda demandé
51
121000
3000
nous avons en fait demandé
02:19
ArtArt Caplan'sDe Caplan teaméquipe at the UniversityUniversité of PennsylvaniaPennsylvania
52
124000
3000
à l'équipe d'Art Caplan, qui était à l'Université de Pennsylvanie,
02:22
to undertakes’engagent a reviewla revue
53
127000
2000
d'entreprendre l'analyse
02:24
of what the risksrisques, the challengesdéfis,
54
129000
3000
des risques et des défis,
02:27
the ethicsdéontologie around creatingcréer newNouveau
55
132000
2000
de l'éthique au sujet de la création
02:29
speciesespèce in the laboratorylaboratoire were
56
134000
2000
d'une nouvelle espèce dans le laboratoire
02:31
because it hadn'tn'avait pas been doneterminé before.
57
136000
2000
parce que ça n'avait pas été fait avant.
02:33
They spentdépensé about two yearsannées
58
138000
2000
Ils ont passé environ deux ans
02:35
reviewingrévision that independentlyindépendamment
59
140000
2000
d'examens indépendants
02:37
and publishedpublié theirleur resultsrésultats in ScienceScience in 1999.
60
142000
3000
et ont publié leurs résultats dans Science en 1999.
02:40
HamJambon and I tooka pris two yearsannées off
61
145000
2000
Ham et moi avons pris 2 ans
02:42
as a sidecôté projectprojet to sequenceséquence the humanHumain genomegénome,
62
147000
2000
pour séquencer le génome humain en tant que projet secondaire,
02:44
but as soonbientôt as that was doneterminé
63
149000
2000
mais aussitôt que ce fût fait,
02:46
we got back to the tasktâche at handmain.
64
151000
3000
nous sommes retournés à notre projet.
02:50
In 2002, we startedcommencé
65
155000
2000
En 2002, nous avons commencé
02:52
a newNouveau instituteinstitut,
66
157000
2000
un nouvel institut,
02:54
the InstituteInstitut for BiologicalBiologique EnergyÉnergie AlternativesSolutions de rechange,
67
159000
3000
l'Institut pour les Energies Alternatives Biologiques,
02:57
where we setensemble out two goalsbuts:
68
162000
2000
dans lequel nous avons établi deux objectifs.
02:59
One, to understandcomprendre
69
164000
2000
L'un, de comprendre
03:01
the impactimpact of our technologyLa technologie on the environmentenvironnement,
70
166000
3000
l'impact de nos technologies sur l'environnement,
03:04
and how to understandcomprendre the environmentenvironnement better,
71
169000
2000
et comment mieux comprendre l'environnement.
03:06
and two, to startdébut down this processprocessus
72
171000
2000
Et l'autre, de commencer ce procédé
03:08
of makingfabrication syntheticsynthétique life
73
173000
3000
pour fabriquer la vie synthétique
03:11
to understandcomprendre basicde base life.
74
176000
3000
pour comprendre les bases de la vie.
03:14
In 2003,
75
179000
2000
En 2003,
03:16
we publishedpublié our first successSuccès.
76
181000
2000
nous avons publié notre premier succès.
03:18
So HamJambon SmithSmith and ClydeClyde HutchisonHutchison
77
183000
2000
Donc Ham Smith et Clyde Hutchison
03:20
developeddéveloppé some newNouveau methodsméthodes
78
185000
2000
ont développé de nouvelles méthodes
03:22
for makingfabrication error-freesans erreur DNAADN
79
187000
3000
pour faire de l'ADN sans erreur
03:25
at a smallpetit levelniveau.
80
190000
2000
à un petit niveau.
03:27
Our first tasktâche was
81
192000
2000
Notre premier objet d'étude était
03:29
a 5,000-letter-lettre codecode bacteriophagebactériophage,
82
194000
3000
un bactériophage avec un code génétique de 5 000 lettres,
03:32
a virusvirus that attacksattaques only E. colicoli.
83
197000
3000
un virus qui attaque seulement E. coli.
03:36
So that was
84
201000
2000
Donc c'était le
03:38
the phagephage phiphi X 174,
85
203000
2000
phage phi X-174,
03:40
whichlequel was chosenchoisi for historicalhistorique reasonsles raisons.
86
205000
2000
qui fût choisi pour des raisons historiques.
03:42
It was the first DNAADN phagephage,
87
207000
3000
C'était le premier phage ADN,
03:45
DNAADN virusvirus, DNAADN genomegénome
88
210000
3000
virus ADN, génome ADN
03:48
that was actuallyréellement sequencedséquencé.
89
213000
2000
qui ait était effectivement séquencé.
03:50
So onceune fois que we realizedréalisé
90
215000
3000
Alors une fois que nous avons réalisé
03:53
that we could make 5,000-base-base pairpaire
91
218000
2000
que nous pouvions faire 5 000 pièces
03:55
viral-sizedvirale taille piecesdes morceaux,
92
220000
2000
de paires de bases à la taille d'un virus,
03:57
we thought, we at leastmoins have the meansveux dire
93
222000
2000
nous avons alors pensé qu'au moins nous avions les moyens
03:59
then to try and make seriallyen série lots of these piecesdes morceaux
94
224000
3000
d'essayer et de faire en série plusieurs de ces pièces,
04:02
to be ablecapable to eventuallyfinalement assembleassembler them togetherensemble
95
227000
3000
pour finalement être capable de les assembler
04:05
to make this megaMega basebase chromosomechromosome.
96
230000
3000
pour fabriquer ce chromosome mégabase.
04:09
So, substantiallysubstantiellement largerplus grand than
97
234000
2000
Donc, considérablement plus grand que
04:11
we even thought we would go initiallyinitialement.
98
236000
3000
ce vers quoi nous pensions aller au départ.
04:15
There were severalnombreuses stepspas to this. There were two sidescôtés:
99
240000
3000
Alors, il y avait pour cela plusieurs étapes. Il y avait deux côtés.
04:18
We had to solverésoudre the chemistrychimie
100
243000
2000
Nous devions résoudre la chimie
04:20
for makingfabrication largegrand DNAADN moleculesmolécules,
101
245000
2000
pour faire des molécules ADN longues,
04:22
and we had to solverésoudre the biologicalbiologique sidecôté
102
247000
2000
et nous devions résoudre le côté biologique
04:24
of how, if we had this newNouveau chemicalchimique entityentité,
103
249000
3000
de comment, si nous avions cette nouvelle entité chimique,
04:27
how would we bootbotte it up, activateactiver it
104
252000
3000
comment nous pourrions l'activer,
04:30
in a recipientdestinataire cellcellule.
105
255000
3000
dans une cellule réceptrice.
04:33
We had two teamséquipes workingtravail in parallelparallèle:
106
258000
2000
Donc nous avions 2 équipes travaillant en parallèle,
04:35
one teaméquipe on the chemistrychimie,
107
260000
2000
l'une sur la chimie,
04:37
and the other on tryingen essayant to
108
262000
3000
et l'autre sur une tentative de
04:40
be ablecapable to transplanttransplantation
109
265000
2000
transplantation
04:42
entiretout chromosomeschromosomes
110
267000
2000
des chromosomes entiers
04:44
to get newNouveau cellscellules.
111
269000
3000
pour obtenir de nouvelles cellules.
04:47
When we startedcommencé this out, we thought the synthesisla synthèse would be the biggestplus grand problemproblème,
112
272000
3000
Quand nous avons commencé, nous pensions que la synthèse serait le plus gros problème,
04:50
whichlequel is why we chosechoisi the smallestplus petit genomegénome.
113
275000
3000
c'est pourquoi nous avons choisi le plus petit génome.
04:53
And some of you have noticedremarqué that we switchedcommuté from the smallestplus petit genomegénome
114
278000
3000
Et certains parmi vous ont remarqué que nous sommes passés du plus petit génome
04:56
to a much largerplus grand one.
115
281000
2000
à un bien plus grand.
04:58
And we can walkmarche throughpar the reasonsles raisons for that,
116
283000
2000
Et nous pouvons en passer les raisons en revue
05:00
but basicallyen gros the smallpetit cellcellule
117
285000
3000
mais en fait, la petite cellule
05:03
tooka pris on the ordercommande of
118
288000
2000
a pris environ
05:05
one to two monthsmois to get resultsrésultats from,
119
290000
3000
un à deux mois pour obtenir les résultats,
05:08
whereastandis que the largerplus grand, faster-growingcroissance rapide cellcellule
120
293000
2000
alors qu'une cellule plus grande et proliférant plus rapidement
05:10
takes only two daysjournées.
121
295000
2000
les obtient en seulement 2 jours.
05:12
So there's only so manybeaucoup cyclesdes cycles we could go throughpar
122
297000
3000
Donc il y a une limite au nombre de cycles qu'on pouvait étudier
05:15
in a yearan at sixsix weekssemaines perpar cyclecycle.
123
300000
3000
en un an, à six semaines par cycle.
05:18
And you should know that basicallyen gros
124
303000
2000
Et vous devez savoir qu'en fait,
05:20
99, probablyProbablement 99 percentpour cent plusplus
125
305000
3000
99, probablement 99 pourcent
05:23
of our experimentsexpériences failedéchoué.
126
308000
2000
de nos expériences ont échoué.
05:25
So this was a debuggingle débogage,
127
310000
2000
Donc c'était un scénario de déboggage,
05:27
problem-solvingrésolution de problèmes scenarioscénario from the beginningdébut
128
312000
3000
de résolution de problèmes dès le début,
05:30
because there was no reciperecette
129
315000
2000
parce qu'il n'y avait pas de recette
05:32
of how to get there.
130
317000
2000
pour atteindre notre but.
05:34
So, one of the mostles plus importantimportant publicationspublications we had
131
319000
3000
Alors, une des plus importante publications que nous avons
05:37
was in 2007.
132
322000
2000
faites, c'était en 2007.
05:39
CaroleCarole LartigueLartigue led the efforteffort
133
324000
3000
Carole Lartigue a conduit l'effort
05:42
to actuallyréellement transplanttransplantation a bacterialbactérien chromosomechromosome
134
327000
3000
de transplanter effectivement un chromosome bactérien
05:45
from one bacteriades bactéries to anotherun autre.
135
330000
2000
d'une bactérie à une autre.
05:47
I think philosophicallyphilosophiquement, that was one of the mostles plus importantimportant paperspapiers
136
332000
3000
Je pense, du point de vue philosophique, que c'était une des publications les plus importantes
05:50
that we'venous avons ever doneterminé
137
335000
2000
que nous ayons jamais faites,
05:52
because it showedmontré how dynamicdynamique life was.
138
337000
3000
parce qu'elle montrait à quel point la vie était dynamique.
05:55
And we knewa connu, onceune fois que that workedtravaillé,
139
340000
2000
Et nous savions, une fois que cela a marché,
05:57
that we actuallyréellement had a chancechance
140
342000
2000
que nous avions effectivement une chance,
05:59
if we could make the syntheticsynthétique chromosomeschromosomes
141
344000
2000
si nous pouvions créer les chromosomes synthétiques,
06:01
to do the sameMême with those.
142
346000
3000
de faire la même chose avec ceux-là.
06:04
We didn't know that it was going to take us
143
349000
2000
Nous ne savions pas que ça allait nous prendre
06:06
severalnombreuses yearsannées more to get there.
144
351000
2000
plusieurs années et plus pour y arriver.
06:08
In 2008,
145
353000
2000
En 2008,
06:10
we reportedsignalé the completeAchevée synthesisla synthèse
146
355000
2000
nous faisions un rapport sur la synthèse complète
06:12
of the MycoplasmaMycoplasmes genitaliumgenitalium genomegénome,
147
357000
3000
du génome de Mycoplasme genitalium,
06:15
a little over 500,000 lettersdes lettres of geneticgénétique codecode,
148
360000
3000
une peu plus de 500 000 lettres de code génétique,
06:19
but we have not yetencore succeededréussi in bootingle démarrage up that chromosomechromosome.
149
364000
3000
mais nous n'avons pas encore réussi à activer ce chromosome.
06:22
We think in partpartie, because of its slowlent growthcroissance
150
367000
3000
Nous pensons, d'une part, que c'est dû à sa croissance lente,
06:26
and, in partpartie,
151
371000
2000
et d'autre part
06:28
cellscellules have all kindssortes of uniqueunique defensela défense mechanismsmécanismes
152
373000
3000
les cellules ont toutes sortes de mécanismes de défense uniques
06:31
to keep these eventsévénements from happeningévénement.
153
376000
2000
pour éviter que ce genre d'évènements arrive.
06:33
It turnedtourné out the cellcellule that we were tryingen essayant to transplanttransplantation into
154
378000
3000
Il s'est avéré que la cellule dans laquelle nous essayions de transplanter
06:36
had a nucleasenucléase, an enzymeenzyme that chewsmâche up DNAADN on its surfacesurface,
155
381000
3000
avait une nucléase, une enzyme qui mordille la surface de l'ADN
06:39
and was happycontent to eatmanger
156
384000
2000
et était heureuse de manger
06:41
the syntheticsynthétique DNAADN that we gavea donné it
157
386000
2000
l'ADN synthétique que nous lui donnions
06:43
and never got transplantationstransplantations d’organes.
158
388000
3000
et nous n'avons jamais obtenu de transplantation.
06:46
But at the time, that was the largestplus grand
159
391000
2000
Mais à ce moment-là, c'était la plus grande molécule
06:48
moleculemolécule of a defineddéfini structurestructure
160
393000
2000
d'une structure définie
06:50
that had been madefabriqué.
161
395000
2000
jamais fabriquée.
06:52
And so bothtous les deux sidescôtés were progressingprogresse,
162
397000
2000
Et donc les deux côtés progressaient,
06:54
but partpartie of the synthesisla synthèse
163
399000
2000
mais une partie de la synthèse
06:56
had to be accomplishedaccompli or was ablecapable to be accomplishedaccompli
164
401000
3000
devait être réalisée ou pouvait être réalisée,
06:59
usingen utilisant yeastlevure, puttingen mettant the fragmentsfragments in yeastlevure
165
404000
3000
en utilisant de la levure, en mettant les fragments dans la levure,
07:02
and yeastlevure would assembleassembler these for us.
166
407000
2000
et la levure les assemblerait pour nous.
07:04
It's an amazingincroyable stepétape forwardvers l'avant,
167
409000
3000
C'est un pas en avant incroyable,
07:07
but we had a problemproblème because now we had
168
412000
2000
mais nous avions un problème parce que maintenant nous avions
07:09
the bacterialbactérien chromosomeschromosomes growingcroissance in yeastlevure.
169
414000
3000
des chromosomes bactériens qui poussaient dans des levures.
07:12
So in additionune addition to doing the transplanttransplantation,
170
417000
3000
Alors en plus de faire la transplantation,
07:15
we had to find out how to get a bacterialbactérien chromosomechromosome
171
420000
2000
nous devions trouver comment enlever un chromosome bactérien
07:17
out of the eukaryoticeucaryote yeastlevure
172
422000
2000
d'une levure eucaryote,
07:19
into a formforme where we could transplanttransplantation it
173
424000
2000
pour l'insérer dans une forme où nous pourrions le transplanter
07:21
into a recipientdestinataire cellcellule.
174
426000
3000
dans une cellule receveuse.
07:25
So our teaméquipe developeddéveloppé newNouveau techniquestechniques
175
430000
3000
Alors notre équipe a développé de nouvelles techniques
07:28
for actuallyréellement growingcroissance, cloningle clonage
176
433000
2000
pour faire effectivement pousser, cloner
07:30
entiretout bacterialbactérien chromosomeschromosomes in yeastlevure.
177
435000
2000
des chromosomes bactériens entiers dans la levure.
07:32
So we tooka pris the sameMême mycoidesmycoides genomegénome
178
437000
3000
Alors nous avons pris le même génome mycoides
07:35
that CaroleCarole had initiallyinitialement transplantedtransplanté,
179
440000
2000
que Carole avait déjà transplanté,
07:37
and we grewgrandi that in yeastlevure
180
442000
2000
et nous l'avons fait pousser dans la levure
07:39
as an artificialartificiel chromosomechromosome.
181
444000
3000
comme un chromosome artificiel.
07:42
And we thought this would be a great testtester bedlit
182
447000
2000
Et nous pensions que ce serait un bon test de base
07:44
for learningapprentissage how to get chromosomeschromosomes out of yeastlevure
183
449000
2000
pour apprendre comment obtenir des chromosomes de la levure
07:46
and transplanttransplantation them.
184
451000
2000
et les transplanter.
07:48
When we did these experimentsexpériences, thoughbien que,
185
453000
2000
Pourtant quand nous avons fait ces expériences,
07:50
we could get the chromosomechromosome out of yeastlevure
186
455000
2000
nous avons pu obtenir le chromosome de la levure
07:52
but it wouldn'tne serait pas transplanttransplantation and bootbotte up a cellcellule.
187
457000
3000
mais impossible de le transplanter et d'activer une cellule.
07:56
That little issueproblème tooka pris the teaméquipe two yearsannées to solverésoudre.
188
461000
3000
L'équipe a mis deux ans à résoudre ce petit problème.
07:59
It turnsse tourne out, the DNAADN in the bacterialbactérien cellcellule
189
464000
3000
Il s'est avéré que l'ADN dans la cellule bactérienne
08:02
was actuallyréellement methylatedméthylé,
190
467000
2000
était en fait méthylé,
08:04
and the methylationméthylation protectsprotège it from the restrictionrestriction enzymeenzyme,
191
469000
3000
et la méthylation le protège des enzymes de restriction,
08:08
from digestingdigérer the DNAADN.
192
473000
3000
de la digestion de l'ADN.
08:11
So what we founda trouvé is if we tooka pris the chromosomechromosome
193
476000
2000
Alors ce que nous avons trouvé c'est que, si nous prenions le chromosome
08:13
out of yeastlevure and methylatedméthylé it,
194
478000
2000
de la levure et le méthylions,
08:15
we could then transplanttransplantation it.
195
480000
2000
nous pouvions ensuite le transplanter.
08:17
FurtherPlus loin advancesavances camevenu
196
482000
2000
Il y a eu d'autres avancées
08:19
when the teaméquipe removedsupprimé the restrictionrestriction enzymeenzyme genesgènes
197
484000
3000
quand l'équipe a retiré les gènes des enzymes de restriction
08:22
from the recipientdestinataire capricolumcapricolum cellcellule.
198
487000
3000
de la cellule receveuse capricolum.
08:25
And onceune fois que we had doneterminé that, now we can take
199
490000
2000
Et, une fois que nous avons fait ça, nous pouvions alors prendre
08:27
nakednu DNAADN out of yeastlevure and transplanttransplantation it.
200
492000
3000
l'ADN nu de la levure et le transplanter.
08:30
So last falltomber
201
495000
2000
Alors, l'automne dernier,
08:32
when we publishedpublié the resultsrésultats of that work in ScienceScience,
202
497000
3000
quand nous avions publié les résultats de ce travail dans "Science,"
08:35
we all becamedevenu overconfidentexcès de confiance
203
500000
2000
nous sommes devenus trop confiants
08:37
and were sure we were only
204
502000
2000
et nous étions sûrs que nous étions seulement
08:39
a fewpeu weekssemaines away
205
504000
2000
à quelques semaines
08:41
from beingétant ablecapable to now bootbotte up
206
506000
2000
de pouvoir à présent activer
08:43
a chromosomechromosome out of yeastlevure.
207
508000
3000
un chromosome à partir de la levure.
08:46
Because of the problemsproblèmes with
208
511000
2000
A cause des problèmes avec
08:48
MycoplasmaMycoplasmes genitaliumgenitalium and its slowlent growthcroissance
209
513000
3000
Mycoplasme genitalium et sa croissance lente,
08:51
about a yearan and a halfmoitié agodepuis,
210
516000
3000
il y a environ un an et demi,
08:54
we decideddécidé to synthesizesynthétiser
211
519000
3000
nous avons décidé de synthétiser
08:57
the much largerplus grand chromosomechromosome, the mycoidesmycoides chromosomechromosome,
212
522000
3000
le plus grand chromosome, le chromosome mycoides,
09:00
knowingconnaissance that we had the biologyla biologie workedtravaillé out on that
213
525000
3000
en sachant que nous en avions calculé la biologie
09:03
for transplantationtransplantation.
214
528000
2000
pour la transplantation.
09:05
And DanDan led the teaméquipe for the synthesisla synthèse
215
530000
2000
Et Dan a dirigé l'équipe pour la synthèse
09:07
of this over one-million-baseun-million-base pairpaire chromosomechromosome.
216
532000
3000
de ce chromosome de plus d'un million de paires de base.
09:12
But it turnedtourné out it wasn'tn'était pas going to be as simplesimple in the endfin,
217
537000
3000
Mais il s'est avéré que ce ne serait pas si simple en fin de compte.
09:15
and it setensemble us back threeTrois monthsmois
218
540000
2000
Et ça nous a retardé de trois mois
09:17
because we had one errorErreur
219
542000
2000
car nous avions une erreur
09:19
out of over a millionmillion basebase pairspaires in that sequenceséquence.
220
544000
3000
sur un million de paires de bases dans cette séquence.
09:22
So the teaméquipe developeddéveloppé newNouveau debuggingle débogage softwareLogiciel,
221
547000
3000
L'équipe a donc développé un logiciel de déboggage
09:25
where we could testtester eachchaque syntheticsynthétique fragmentfragment
222
550000
3000
dans lequel nous pouvions tester chaque fragment synthétique
09:28
to see if it would growcroître in a backgroundContexte
223
553000
2000
pour voir s'il pousserait dans un environnement
09:30
of wildsauvage typetype DNAADN.
224
555000
3000
d'ADN de type sauvage.
09:33
And we founda trouvé that 10 out of the 11
225
558000
3000
Et nous avons trouvé que 10 des 11
09:36
100,000-base-base pairpaire piecesdes morceaux we synthesizedsynthétisé
226
561000
3000
morceaux de paires de bases que nous avions synthétisés
09:39
were completelycomplètement accurateprécis
227
564000
2000
étaient totalement exacts et
09:41
and compatiblecompatible with
228
566000
2000
compatibles avec
09:43
a life-formingformation de vie sequenceséquence.
229
568000
3000
une séquence de création de vie.
09:47
We narrowedrétréci it down to one fragmentfragment;
230
572000
2000
Nous l'avons réduit à un fragment.
09:49
we sequencedséquencé it
231
574000
2000
nous l'avons séquencé
09:51
and founda trouvé just one basebase pairpaire had been deletedsupprimé
232
576000
2000
et trouvé qu'une seule paire de base avait été effacée
09:53
in an essentialessentiel genegène.
233
578000
2000
dans un gène essentiel.
09:55
So accuracyprécision is essentialessentiel.
234
580000
3000
Donc la précision est essentielle.
09:58
There's partsles pièces of the genomegénome
235
583000
2000
Il y a des parties du génome
10:00
where it cannotne peux pas toleratetolérer even a singleunique errorErreur,
236
585000
3000
dans lesquelles il ne peut pas tolérer la moindre erreur,
10:03
and then there's partsles pièces of the genomegénome
237
588000
2000
et puis il y a des parties du génome
10:05
where we can put in largegrand blocksblocs of DNAADN,
238
590000
2000
dans lesquelles nous pouvons mettre de gros blocs d'ADN
10:07
as we did with the watermarksfiligranes,
239
592000
2000
comme nous l'avons fait avec les filigranes,
10:09
and it can toleratetolérer all kindssortes of errorsles erreurs.
240
594000
3000
et il peut tolérer tous les genres d'erreurs.
10:12
So it tooka pris about threeTrois monthsmois to find that errorErreur
241
597000
3000
Donc il nous a fallu environ 3 mois pour trouver cette erreur
10:15
and repairréparation it.
242
600000
2000
et la réparer.
10:17
And then earlyde bonne heure one morningMatin, at 6 a.m.
243
602000
3000
Et puis, tôt un matin, à 6 heures,
10:20
we got a texttexte from DanDan
244
605000
3000
nous avons reçu un sms de Dan
10:23
sayingen disant that, now, the first bluebleu coloniescolonies existedexisté.
245
608000
3000
disant que, maintenant, les premières colonies bleues existaient.
10:26
So, it's been a long routeroute to get here:
246
611000
3000
Donc le chemin a été long pour en arriver là --
10:29
15 yearsannées from the beginningdébut.
247
614000
3000
15 années depuis le début.
10:32
We feltse sentait
248
617000
2000
Nous avions l'impression,
10:34
one of the tenetspréceptes of this fieldchamp
249
619000
2000
l'une des doctrines dans ce domaine
10:36
was to make absolutelyabsolument certaincertain
250
621000
3000
était de s'assurer absolument
10:39
we could distinguishdistinguer syntheticsynthétique DNAADN
251
624000
3000
que nous pouvions distinguer l'ADN synthétique
10:42
from naturalNaturel DNAADN.
252
627000
2000
de l'ADN naturel.
10:44
EarlyDès le début on, when you're workingtravail in a newNouveau arearégion of sciencescience,
253
629000
3000
Au départ, quand vous travaillez dans un nouveau secteur de la science,
10:47
you have to think about all the pitfallspièges
254
632000
3000
vous devez penser aux pièges
10:50
and things that could leadconduire you
255
635000
2000
et aux choses qui pourraient vous conduire
10:52
to believe that you had doneterminé something when you hadn'tn'avait pas,
256
637000
3000
à croire que vous avez fait quelque chose que vous n'avez pas fait,
10:55
and, even worsepire, leadingde premier plan othersautres to believe it.
257
640000
3000
et même pire, à conduire les autres à le croire.
10:58
So, we thought the worstpire problemproblème would be
258
643000
2000
Donc nous pensions que le pire problème serait
11:00
a singleunique moleculemolécule contaminationcontamination
259
645000
3000
la contamination unicellulaire
11:03
of the nativeoriginaire de chromosomechromosome,
260
648000
2000
du chromosome natif,
11:05
leadingde premier plan us to believe that we actuallyréellement had
261
650000
3000
nous conduisant à croire que nous avions effectivement
11:08
createdcréé a syntheticsynthétique cellcellule,
262
653000
2000
créé une cellule synthétique,
11:10
when it would have been just a contaminantcontaminant.
263
655000
2000
alors que ça n'aurait été qu'un contaminant.
11:12
So earlyde bonne heure on, we developeddéveloppé the notionnotion
264
657000
2000
Donc dès le début, nous avons développé la notion
11:14
of puttingen mettant in watermarksfiligranes in the DNAADN
265
659000
2000
d'insérer des filigranes dans l'ADN
11:16
to absolutelyabsolument make clearclair
266
661000
2000
pour qu'il soit absolument clair
11:18
that the DNAADN was syntheticsynthétique.
267
663000
3000
que l'ADN était synthétique.
11:21
And the first chromosomechromosome we builtconstruit
268
666000
3000
Et le premier chromosome que nous avons construit,
11:24
in 2008 --
269
669000
2000
en 2008,
11:26
the 500,000-base-base pairpaire one --
270
671000
2000
celui avec 500 000 paires de base,
11:28
we simplysimplement assignedattribué
271
673000
3000
nous avons simplement mis
11:31
the namesdes noms of the authorsauteurs of the chromosomechromosome
272
676000
3000
les noms des auteurs du chromosome
11:34
into the geneticgénétique codecode,
273
679000
3000
dans le code génétique.
11:37
but it was usingen utilisant just aminoamino acidacide
274
682000
2000
Mais en n'utilisant que des traductions
11:39
singleunique letterlettre translationstraductions,
275
684000
2000
d'une seule lettre en acide aminé,
11:41
whichlequel leavesfeuilles out certaincertain lettersdes lettres of the alphabetalphabet.
276
686000
3000
ce qui laisse de côté certaines lettres de l'alphabet.
11:45
So the teaméquipe actuallyréellement developeddéveloppé a newNouveau codecode
277
690000
3000
Donc l'équipe a en fait développé un nouveau code
11:48
withindans the codecode withindans the codecode.
278
693000
3000
à l'intérieur du code à intérieur du code.
11:51
So it's a newNouveau codecode
279
696000
2000
Et c'est donc un nouveau code
11:53
for interpretinginterprétariat and writingl'écriture messagesmessages in DNAADN.
280
698000
3000
pour interpréter et écrire des messages dans l'ADN.
11:56
Now, mathematiciansmathématiciens have been hidingse cacher and writingl'écriture
281
701000
3000
Maintenant, les mathématiciens ont caché et écrit
11:59
messagesmessages in the geneticgénétique codecode for a long time,
282
704000
3000
des messages dans le code génétique depuis très longtemps,
12:02
but it's clearclair they were mathematiciansmathématiciens and not biologistsbiologistes
283
707000
3000
mais il est clair que ce sont des mathématiciens et non des biologistes
12:05
because, if you writeécrire long messagesmessages
284
710000
3000
parce que, si vous écrivez de longs messages
12:08
with the codecode that the mathematiciansmathématiciens developeddéveloppé,
285
713000
3000
avec le code que les mathématiciens ont développé,
12:11
it would more than likelyprobable leadconduire to
286
716000
2000
cela mènera très certainement
12:13
newNouveau proteinsprotéines beingétant synthesizedsynthétisé
287
718000
3000
à la synthèse de nouvelles protéines
12:16
with unknowninconnu functionsles fonctions.
288
721000
3000
aux fonctions inconnues.
12:19
So the codecode that MikeMike MontagueMontague and the teaméquipe developeddéveloppé
289
724000
3000
Donc le code que Mike Montague et son équipe ont développé
12:22
actuallyréellement putsmet frequentfréquent stop codonscodons,
290
727000
2000
met en fait des codons d'arrêt fréquents.
12:24
so it's a differentdifférent alphabetalphabet
291
729000
3000
C'est donc un alphabet différent,
12:27
but allowspermet us to use
292
732000
2000
mais qui nous permet d'employer
12:29
the entiretout EnglishAnglais alphabetalphabet
293
734000
3000
la totalité de l'alphabet anglais,
12:32
with punctuationsignes de ponctuation and numbersNombres.
294
737000
2000
y compris la ponctuation et les chiffres.
12:34
So, there are fourquatre majorMajeur watermarksfiligranes
295
739000
2000
Donc, il y a 4 filigranes principaux
12:36
all over 1,000 basebase pairspaires of geneticgénétique codecode.
296
741000
3000
sur toutes les 1000 paires de base de code génétique.
12:39
The first one actuallyréellement containscontient withindans it
297
744000
3000
Le premier contient en fait
12:42
this codecode for interpretinginterprétariat
298
747000
3000
ce code pour interpréter
12:45
the restdu repos of the geneticgénétique codecode.
299
750000
2000
le reste du code génétique.
12:49
So in the remainingrestant informationinformation,
300
754000
2000
Donc dans la formation restante,
12:51
in the watermarksfiligranes,
301
756000
2000
dans les filigranes
12:53
containcontenir the namesdes noms of, I think it's
302
758000
3000
se trouvent les noms de, je crois bien,
12:56
46 differentdifférent authorsauteurs
303
761000
2000
46 auteurs
12:58
and keyclé contributorscontributeurs
304
763000
2000
et principaux contributeurs
13:00
to gettingobtenir the projectprojet to this stageétape.
305
765000
3000
qui ont amené le projet à ce stade.
13:04
And we alsoaussi builtconstruit in
306
769000
2000
Et nous avons aussi incorporé
13:06
a websitesite Internet addressadresse
307
771000
3000
une adresse d'un site web,
13:09
so that if somebodyquelqu'un decodesdécode the codecode
308
774000
2000
pour que si quelqu'un décode ce code
13:11
withindans the codecode withindans the codecode,
309
776000
2000
dans le code dans le code,
13:13
they can sendenvoyer an emailemail to that addressadresse.
310
778000
2000
il puisse envoyer un email à cette adresse.
13:15
So it's clearlyclairement distinguishabledistinguables
311
780000
3000
Il est donc facilement distinguable
13:18
from any other speciesespèce,
312
783000
2000
des autres espèces
13:20
havingayant 46 namesdes noms in it,
313
785000
3000
puisqu'il comporte 46 noms,
13:23
its ownposséder webweb addressadresse.
314
788000
3000
sa propre adresse de site web.
13:27
And we addedajoutée threeTrois quotationscitations,
315
792000
3000
Et nous avons ajouté trois questions
13:30
because with the first genomegénome
316
795000
2000
car avec le premier génome,
13:32
we were criticizedcritiqué for not tryingen essayant to say something more profoundprofond
317
797000
3000
on nous a reproché de ne pas essayer de dire quelque chose de plus profond
13:35
than just signingsigner the work.
318
800000
2000
que la seule signature de notre travail.
13:37
So we won'thabitude give the restdu repos of the codecode,
319
802000
2000
Donc nous ne donnerons pas le reste du code,
13:39
but we will give the threeTrois quotationscitations.
320
804000
2000
mais nous donnerons les 3 citations.
13:41
The first is,
321
806000
2000
Voici la première,
13:43
"To livevivre, to errErr,
322
808000
2000
"Vivre, se tromper,
13:45
to falltomber, to triumphtriomphe
323
810000
2000
tomber, triompher,
13:47
and to recreaterecréer life out of life."
324
812000
2000
et recréer la vie à partir de la vie."
13:49
It's a JamesJames JoyceJoyce quotecitation.
325
814000
2000
C'est une citation de James Joyce.
13:53
The secondseconde quotationcitation is, "See things not as they are,
326
818000
3000
La deuxième citation est, "Voir les choses, non pas comme elles sont,
13:56
but as they mightpourrait be."
327
821000
2000
mais comme elles pourraient être."
13:58
It's a quotecitation from the "AmericanAméricain PrometheusProméthée"
328
823000
3000
C'est une citation tirée du livre "Le Prométhée Américain"
14:01
booklivre on RobertRobert OppenheimerOppenheimer.
329
826000
2000
sur Robert Oppenheimer.
14:03
And the last one is a RichardRichard FeynmanFeynman quotecitation:
330
828000
3000
Et la dernière est une citation de Richard Feynman.
14:06
"What I cannotne peux pas buildconstruire,
331
831000
2000
"Ce que je ne peux construire,
14:08
I cannotne peux pas understandcomprendre."
332
833000
2000
je ne peux comprendre."
14:13
So, because this is as much a philosophicalphilosophique advanceavance
333
838000
3000
Donc, parce qu'il s'agit d'une avancée plus philosophique
14:16
as a technicaltechnique advanceavance in sciencescience,
334
841000
3000
que technique dans la science,
14:19
we trieda essayé to dealtraiter with bothtous les deux the philosophicalphilosophique
335
844000
3000
nous essayons de traiter à la fois de l'aspect
14:22
and the technicaltechnique sidecôté.
336
847000
2000
philosophique et de l'aspect technique.
14:24
The last thing I want to say before turningtournant it over to questionsdes questions
337
849000
2000
La dernière chose que je veux dire avant de passer aux questions
14:26
is that the extensiveune vaste work
338
851000
3000
est que l'important travail
14:29
that we'venous avons doneterminé --
339
854000
2000
que nous avons accompli,
14:31
askingdemandant for ethicaléthique reviewla revue,
340
856000
2000
qui demande une révision éthique,
14:33
pushingen poussant the envelopeenveloppe
341
858000
2000
qui repousse les limites
14:35
on that sidecôté as well as the technicaltechnique sidecôté --
342
860000
3000
sous cet angle autant que sous l'angle technique,
14:38
this has been broadlylargement discusseddiscuté in the scientificscientifique communitycommunauté,
343
863000
3000
a été largement discuté dans la communauté scientifique,
14:41
in the policypolitique communitycommunauté
344
866000
2000
dans la communauté politique
14:43
and at the highestle plus élevé levelsles niveaux of the federalfédéral governmentgouvernement.
345
868000
3000
et aux plus hauts niveaux du gouvernement fédéral.
14:46
Even with this announcementannonce,
346
871000
3000
Même avec cette annonce,
14:49
as we did in 2003 --
347
874000
2000
comme nous l'avons fait en 2003,
14:51
that work was fundedfinancé by the DepartmentDépartement of EnergyÉnergie,
348
876000
3000
ce travail-là a été financé par le Ministère de l'Energie --
14:54
so the work was reviewedrévisé
349
879000
2000
donc le travail a été révisé
14:56
at the levelniveau of the WhiteBlanc HouseMaison,
350
881000
2000
au niveau de la Maison Blanche,
14:58
tryingen essayant to decidedécider whetherqu'il s'agisse to classifyclasser the work or publishpublier it.
351
883000
3000
en essayant de décider s'il fallait le classer ou le publier.
15:01
And they camevenu down on the sidecôté of openouvrir publicationpublication,
352
886000
3000
Et ils ont opté pour la publication ouverte,
15:04
whichlequel is the right approachapproche --
353
889000
3000
ce qui est la bonne approche.
15:07
we'venous avons briefeda informé the WhiteBlanc HouseMaison,
354
892000
2000
Nous avons fait un compte-rendu à la Maison Blanche.
15:09
we'venous avons briefeda informé membersmembres of CongressCongress,
355
894000
3000
Nous avons fait un compte-rendu aux membres du Congrès
15:12
we'venous avons trieda essayé to take and pushpousser
356
897000
2000
Nous avons essayé de prendre et de pousser
15:14
the policypolitique issuesproblèmes
357
899000
2000
les questions politiques
15:16
in parallelparallèle with the scientificscientifique advancesavances.
358
901000
3000
en parallèle avec les avancées scientifiques.
15:20
So with that, I would like
359
905000
2000
Et avec ça, j'aimerais
15:22
to openouvrir it first to the floorsol for questionsdes questions.
360
907000
3000
donner la parole aux questions dans l'assistance.
15:25
Yes, in the back.
361
910000
2000
Oui, au fond.
15:27
ReporterReporter: Could you explainExplique, in layman'sprofane termstermes,
362
912000
2000
Reporter: Pourriez-vous expliquer en termes simples
15:29
how significantimportant a breakthroughpercée this is please?
363
914000
3000
l'importance de cette découverte?
15:33
CraigCraig VenterVirginie: Can we explainExplique how significantimportant this is?
364
918000
2000
Craig Venter: Si je peux expliquer son importance?
15:35
I'm not sure we're the onesceux that should be explainingexpliquer how significantimportant it is.
365
920000
3000
Je ne suis pas sûr que c'est à nous d'expliquer son importance.
15:38
It's significantimportant to us.
366
923000
2000
C'est important pour nous.
15:41
PerhapsPeut-être it's a giantgéant philosophicalphilosophique changechangement
367
926000
3000
C'est peut-être un changement philosophique géant
15:44
in how we viewvue life.
368
929000
2000
dans la façon dont nous considérons la vie.
15:46
We actuallyréellement viewvue it as a babybébé stepétape in termstermes of,
369
931000
3000
Nous considérons que c'est un premier pas de bébé en termes de,
15:49
it's takenpris us 15 yearsannées to be ablecapable
370
934000
2000
il nous a fallu 15 ans pour être en mesure de
15:51
to do the experimentexpérience
371
936000
2000
faire cette expérience
15:53
we wanted to do 15 yearsannées agodepuis
372
938000
2000
que nous voulions faire il y a 15 ans
15:55
on understandingcompréhension life at its basicde base levelniveau.
373
940000
3000
pour comprendre la vie au niveau basique.
15:58
But we actuallyréellement believe
374
943000
2000
Mais nous croyons en fait que
16:00
this is going to be a very powerfulpuissant setensemble of toolsoutils
375
945000
3000
cela va devenir un ensemble d'outils puissants.
16:04
and we're alreadydéjà startingdépart
376
949000
2000
Et nous commençons déjà
16:06
in numerousnombreux avenuesavenues
377
951000
2000
dans de nouvelles voies
16:08
to use this tooloutil.
378
953000
2000
à utiliser cet outil.
16:10
We have, at the InstituteInstitut,
379
955000
2000
A l'institut, nous avons actuellement
16:12
ongoingen cours fundingfinancement now from NIHNIH
380
957000
3000
un financement en cours de NIH
16:15
in a programprogramme with NovartisNovartis
381
960000
2000
dans un programme avec Novartis
16:17
to try and use these newNouveau
382
962000
2000
pour essayer d'utiliser
16:19
syntheticsynthétique DNAADN toolsoutils
383
964000
2000
ces nouveaux outils d'ADN synthétique
16:21
to perhapspeut être make the flugrippe vaccinevaccin
384
966000
3000
pour peut-être créer le vaccin contre la grippe
16:24
that you mightpourrait get nextprochain yearan.
385
969000
3000
que vous pourriez avoir l'année prochaine.
16:27
Because insteadau lieu of takingprise weekssemaines to monthsmois to make these,
386
972000
3000
Parce que, au lieu de prendre des semaines voire des mois pour les faire,
16:30
Dan'sDe Dan teaméquipe can now make these
387
975000
3000
l'équipe de Dan peut maintenant
16:33
in lessMoins than 24 hoursheures.
388
978000
3000
les faire en moins de 24 heures.
16:36
So when you see how long it tooka pris to get an H1N1 vaccinevaccin out,
389
981000
3000
Donc quand vous voyez comme ça a été long pour sortir le vaccin contre H1N1,
16:39
we think we can shortenraccourcir that processprocessus
390
984000
2000
nous pensons que nous pouvons raccourcir le processus
16:41
quiteassez substantiallysubstantiellement.
391
986000
2000
de façon substantielle.
16:43
In the vaccinevaccin arearégion,
392
988000
2000
Dans le domaine des vaccins
16:45
SyntheticSynthétique GenomicsGénomique and the InstituteInstitut
393
990000
2000
Synthetic Genomics et l'institut
16:47
are formingformant a newNouveau vaccinevaccin companycompagnie
394
992000
2000
forment une nouvelle entreprise de vaccins
16:49
because we think these toolsoutils can affectaffecter vaccinesvaccins
395
994000
3000
parce que nous pensons que ces outils peuvent affecter les vaccins
16:52
to diseasesmaladies that haven'tn'a pas been possiblepossible to daterendez-vous amoureux,
396
997000
3000
à des maladies qui n'ont pas été possibles jusqu'à présent,
16:55
things where the virusesles virus rapidlyrapidement evolveévoluer,
397
1000000
3000
des choses où les virus évoluent rapidement,
16:58
suchtel with rhinovirusrhinovirus.
398
1003000
2000
comme avec le rhinovirus.
17:00
Wouldn'tNe serait pas it be niceagréable to have something that actuallyréellement blockedbloqué commoncommun coldsrhumes?
399
1005000
3000
Ce ne serait pas bien d'avoir quelque chose qui empêche vraiment le rhume?
17:03
Or, more importantlyimportant, HIVVIH,
400
1008000
3000
Ou plus important, le VIH,
17:06
where the virusvirus evolvesévolue so quicklyrapidement
401
1011000
2000
où le virus évolue si vite,
17:08
the vaccinesvaccins that are madefabriqué todayaujourd'hui
402
1013000
2000
que les vaccins qu'on fait aujourd'hui
17:10
can't keep up
403
1015000
2000
n'arrivent pas à suivre
17:12
with those evolutionaryévolutionniste changeschangements.
404
1017000
3000
ces changements évolutionnaires.
17:15
AlsoAussi, at SyntheticSynthétique GenomicsGénomique,
405
1020000
2000
A Synthetic Genomics, aussi,
17:17
we'venous avons been workingtravail
406
1022000
2000
nous travaillons
17:19
on majorMajeur environmentalenvironnement issuesproblèmes.
407
1024000
2000
sur des questions environnementales majeures.
17:21
I think this latestdernier oilpétrole spilldéversement de in the GulfGolfe
408
1026000
2000
Je pense que cette dernière marée noire dans le Golfe
17:23
is a reminderrappel.
409
1028000
2000
est là pour nous le rappeler.
17:25
We can't see COCO2 --
410
1030000
2000
On ne peut pas voir le CO2;
17:27
we dependdépendre on scientificscientifique measurementsdes mesures for it
411
1032000
2000
nous sommes dépendants des mesures scientifiques pour ça,
17:29
and we see the beginningdébut resultsrésultats
412
1034000
2000
et nous voyons les premiers résultats
17:31
of havingayant too much of it --
413
1036000
2000
du fait d'en avoir trop.
17:33
but we can see pre-COpré-CO2 now
414
1038000
2000
Mais nous voyons du pré-CO2 à présent
17:35
floatingflottant on the watersdes eaux
415
1040000
2000
qui flotte sur les eaux
17:37
and contaminatingcontaminer the beachesdes plages in the GulfGolfe.
416
1042000
3000
et contamine les plages du Golfe.
17:40
We need some alternativessolutions de rechange
417
1045000
3000
Nous avons besoin d'alternatives
17:43
for oilpétrole.
418
1048000
2000
au pétrole.
17:45
We have a programprogramme with ExxonExxon MobileMobile
419
1050000
2000
Nous avons un programme avec Exxon Mobile
17:47
to try and developdévelopper newNouveau strainssouches of algaealgues
420
1052000
3000
pour essayer de développer de nouvelles espèces d'algues
17:50
that can efficientlyefficacement captureCapturer carboncarbone dioxidedioxyde
421
1055000
3000
qui pourraient capturer efficacement le dioxyde de carbone
17:53
from the atmosphereatmosphère or from concentratedconcentré sourcessources,
422
1058000
3000
de l'atmosphère ou d'autres sources concentrées,
17:56
make newNouveau hydrocarbonshydrocarbures that can go into theirleur refineriesraffineries
423
1061000
3000
pour faire de nouveaux hydrocarbures qui puissent être utilisés dans leurs raffineries
17:59
to make normalnormal gasolinede l'essence
424
1064000
2000
pour fabriquer de l'essence
18:01
and dieseldiesel fuelcarburant out of COCO2.
425
1066000
2000
et du diesel à partir du CO2.
18:03
Those are just a couplecouple of the approachesapproches
426
1068000
2000
Voilà quelques approches et
18:05
and directionsdirections that we're takingprise.
427
1070000
3000
quelques directions que nous prenons.
18:08
(ApplauseApplaudissements)
428
1073000
3000
(Applaudissements)
Translated by Elisabeth Buffard
Reviewed by Els De Keyser

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ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.

Why you should listen

Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.

First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.

In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.

In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.

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