Войти
| Ниланджан Чаттерджи | |
|---|---|
 | |
| Родился | c.1972 (возраст 47–48). Индия |
| Alma mater | Вашингтонский университет (доктор философии, 1999). Индийский статистический институт (MS, 1995). Правительственная средняя школа Баллиганджа |
| Награды | Премия Мортимера Шпигельмана (2010). Премия Снедекора (2011). Премия президентов COPSS (2011). награда Bloomberg Distinguished Профессора (2015) |
| Научная карьера | |
| Области | Эпидемиология. Статистика. Биостатистика. Онкология |
| Учреждения | Университет Джона Хопкинса (текущий). Национальные институты здравоохранения (1999-2015) |
| Тезис | Полупараметрический вывод, основанный на оценочных уравнениях в моделях регрессии для двухэтапной выборки, зависящей от результатов |
| Академические консультанты | Норман Бреслоу. Джон Август Веллнер |
Ниланджан Чаттерджи - заслуженный профессор Bloomberg из Biostatisti cs и Генетическая эпидемиология в Университете Джона Хопкинса, с назначениями в отдел биостатистики в школе общественного здравоохранения Блумберг и в отдел онкологии в Комплексном онкологическом центре Сидни Киммела в Медицинской школе Джонса Хопкинса. Ранее он был начальником отдела биостатистики отдела эпидемиологии и генетики рака Национального института рака.
Чаттерджи родился в Калькутте, Индия, в семье Адитьи Натха и Пранати Чаттерджи. Он посещал государственную среднюю школу Баллиганджа и колледж Святого Ксавьера. Он получил степень бакалавра статистики в Индийском статистическом институте в 1993 году и степень магистра в 1995 году. Чаттерджи получил докторскую степень по статистике в Вашингтонском университете в Сиэтле в 1999 году. Кандидатскую диссертацию под названием «Полупараметрический вывод на основе оценочных уравнений в моделях регрессии для двухфазной выборки, зависящей от результата», подготовили Норман Бреслоу и Джон А. Веллнер.
Чаттерджи присоединился к Национальному институту рака (NCI) в качестве постдокторанта в отделении биостатистики Отдела эпидемиологии и генетики рака (DCEG) в 1999 г., а в 2001 г. стал штатным исследователем, а в 2004 г. - старшим исследователем. С 2008 по 2015 гг. занимал должность начальника отделения биостатистики. Он остается специальным добровольцем в NCI.
Жена Чаттерджи также является статистиком. Они встретились в Индийском статистическом институте в Калькутте.
Чаттерджи известен своими работами в области количественной генетики, исследований рака, большие данные, статистическая методология, геномика, взаимодействие гена и окружающей среды, генетическая ассоциация и общегеномные исследования ассоциации..
Чаттерджи разработал модель для прогнозирования риска рака груди, которая объединяет индивидуальные данные о факторах риска, таких как курение и возраст, с генетическими вариациями, связанными с более высоким риском рака груди. Он руководил большим сотрудничеством экспертов из Медицинской школы Джона Хопкинса, Школы общественного здравоохранения Блумберга и Инженерной школы Уайтинга, которые использовали большие данные и машинное обучение. для разработки инструментов для прогнозирования риска аутизма и вмешательства.
Чаттерджи участвовал в Индивидуальной инициативе Джонса Хопкинса в области здравоохранения (Hopkins inHealth), которая направлена на улучшение показателей здоровья отдельных людей и населения посредством инновационного сотрудничества между экспертами в области биомедицины. и наука о данных. Вклад Чаттерджи в инициативу включал исследования по использованию генетических маркеров для моделей прогнозирования рисков, а также их применения в персонализированной медицине и вмешательствах в области общественного здравоохранения.
Через свои количественные исследования взаимодействия генов с окружающей средой и генов Чаттерджи добился также внес фундаментальный вклад в теоретические и методологические подходы в эпидемиологии и биостатистике. Используя статистику общегеномных ассоциативных исследований для оценки количества вариаций ДНК, которые способствуют различным физическим характеристикам и заболеваниям, Чаттерджи и его коллеги разработали метод оценки количества отдельных образцов, необходимых для определения генетических основ. признаков, таких как рост или индекс массы тела (ИМТ), или заболевания, такие как диабет или биполярное расстройство. Этот метод можно использовать для разработки генетических исследований и понимания прогнозов генетического риска.
