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डॉ. देबाशिष महान्ति
(निदेशक)
ईमेल: director@nii.ac.in
फ़ोन: 011-26717102 & 26717103

डॉ. देबाशिष महान्ति को 23 अगस्त 2022 को संस्थान के निदेशक के रूप में नियुक्त किया गया है। वह अक्टूबर 1998 से एनआईआई में एक संकाय हैं और निदेशक के रूप में नियुक्ति से पहले स्टाफ वैज्ञानिक VII के पद पर कार्यरत थे। डॉ. महान्ति ने 1988 में एम.एससी.आईआईटी, कानपुर से भौतिकी में डिग्री और पीएच.डी.आण्विक बायोफिजिक्स यूनिट (एमबीयू), आईआईएससी, बैंगलोर में कम्प्यूटेशनल बायोफिजिक्स के कार्यक्रम में काम किया। 1994 में पीएचडी पूरी करने के बाद, डॉ. महान्ति ने 1995 से 1998 के दौरान यरुशलम, इज़राइल के हिब्रू विश्वविद्यालय और स्क्रिप्स रिसर्च इंस्टीट्यूट, ला जोला, सीए, यूएसए में पोस्टडॉक्टरल फेलो के रूप में काम किया। डॉ. महान्ति अक्टूबर 1998 में जैव सूचना विज्ञान और कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान में एनआईआई, नई दिल्ली में एक शोध समूह का नेतृत्व करने के लिए शामिल हुए।

डॉ. महान्ति राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी (भारत), भारतीय विज्ञान अकादमी, बंगलौर, भारतीय राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी, नई दिल्ली के फेलो और गुहा अनुसंधान सम्मेलन (जीआरसी) के सदस्य चुने गए हैं। वह राष्ट्रीय जैव विज्ञान पुरस्कार, जीवन विज्ञान में राजीव गोयल युवा वैज्ञानिक पुरस्कार और सामंत चंद्रशेखर पुरस्कार (ओडिशा सरकार) के भी प्राप्तकर्ता हैं।

डॉ. महान्ति जैवभौतिकी और जैव सूचना विज्ञान के क्षेत्र में डीएसटी, एसईआरबी, एमईआईटीवाई के कार्यबलों के सदस्य रहे हैं। वह वर्तमान में राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन (NSM) के अनुप्रयोग विकास (जैविक विज्ञान) समूह के सदस्य, SCAG-INSACOG के सदस्य, भारतीय जैविक डेटा केंद्र (IBDC) की कार्यकारी समिति के सदस्य और सैद्धांतिक पर DBT की तकनीकी विशेषज्ञ समिति के अध्यक्ष हैं और कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञान (जैव सूचना विज्ञान, एआई और बिग डेटा) के भी। 

एनआईआई में उनका शोध मेजबान-रोगज़नक़ बातचीत और रोग जीव विज्ञान के क्षेत्र में प्रश्नों को संबोधित करने के लिए संरचनात्मक जैव सूचना विज्ञान और परमाणु सिमुलेशन विधियों के विकास पर केंद्रित है। वह जैव-आणविक प्रणालियों की संरचना, सब्सट्रेट विशिष्टता और इंटरेक्शन नेटवर्क को नियंत्रित करने वाली क्रमिक रूप से संरक्षित सुविधाओं को समझने के लिए सिलिको दृष्टिकोण में संचालित डेटा के उपयोग पर काम कर रहे हैं। इन संरक्षित सिद्धांतों का उपयोग जीनोम विश्लेषण द्वारा नए बायोसिंथेटिक रास्ते, प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन नेटवर्क, नियामक नेटवर्क, रोग से जुड़े म्यूटेशन और नई दवा लक्ष्यों की पहचान के लिए नए कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण विकसित करने के लिए किया जाता है। इस डेटा चालित दृष्टिकोण का उपयोग करके विकसित विभिन्न कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग माइकोबैक्टीरियम ट्यूबरकुलोसिस और प्लास्मोडियम फाल्सीपेरम जैसे रोगजनक जीवों से जुड़े चयापचय, सिग्नलिंग और नियामक नेटवर्क के विश्लेषण/पूर्वानुमान के लिए किया गया है, मानव माइक्रोबायोम के रोग संघ के आणविक आधार को समझने और संबंधित रोग की भूमिका को स्पष्ट करने के लिए किया गया है। मानव जीनोम में एसएनपी, मेजबान-रोगजनक अंतःक्रियाओं का विश्लेषण, बीमारी से जुड़े म्यूटेशन के संरचनात्मक आधार को डिकोड करना, नई दवा लक्ष्यों की पहचान और उनके लिए वर्चुअल स्क्रीनिंग रणनीतियों के डिजाइन पर विभिन्न परियोजनाओं का प्रमुख जोर रहा है। जबकि संरचनात्मक जैव सूचना विज्ञान और उन्नत परमाणु सिमुलेशन महान्ति के समूह द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रमुख पद्धतियां रही हैं, पिछले कुछ वर्षों के दौरान मशीन लर्निंग (एमएल) दृष्टिकोणों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है जब एमएल क्लासिफायर के प्रशिक्षण के लिए पर्याप्त मात्रा में अच्छी तरह से क्यूरेटेड प्रयोगात्मक डेटा उपलब्ध हैं। माइक्रोबायोम से जुड़े जैव सक्रिय अणुओं की पहचान में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग और इनहिबिटर डिजाइन के लिए बड़े यौगिक पुस्तकालयों की सिलिको स्क्रीनिंग हाल की परियोजनाओं का एक प्रमुख विषय रहा है।

अधिक विवरण 👉 देबाशिष महान्ति पर उपलब्ध हैं।