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Líneas de investigación

  • Física de hadrones en los Experimentos DZero (FNAL) y CMS (CERN).
  • Desarrollo de aplicaciones GRID.
  • Generadores Monte Carlo para Física de Altas Energías.

Líneas de investigación

Aspectos cognitivos del aprendizaje y la enseñanza de la matemática, La enseñanza de la geometría desde los niveles básicos hasta la idea de prueba matemática (demostración), Análisis de las soluciones matemáticas a utilizar en la toma de decisiones.


E-mail
cmacunas@cinvestav.mx

Líneas de investigación

  • Control inteligente
  • Redes neuronales para identificación y control de sistemas
  • Vehículos aéreos autónomos
  • Vehículos submarinos autónomos

Líneas de investigación

En nuestro grupo de investigación aplicamos conocimientos de espectroscopia bio-inorgánica para estudiar interacciones metal-proteína que son relevantes en el desarrollo de enfermedades degenerativas asociadas a la agregación de proteínas. En los últimos años, hemos estudiado la interacción del cobre con proteínas implicadas en enfermedades neurodegenerativas (como el Alzheimer, el Parkinson y las enfermedades priónicas) y degenerativas (como las cataratas y la diabetes tipo 2). En particular, hemos estudiado los siguientes sistemas: péptido beta amilolide, alfa-sinucleína, proteína prion, las proteínas gama-cristalinas y la amilina o polipéptido amiloide del islote asociada a la diabetes tipo 2. Este trabajo sentará las bases para el desarrollo de moléculas con potencial terapéutico en estas enfermedades.

Líneas de investigación

Estructura y desarrollo del sistema inmunitario de las mucosas. 
Inmunidad perinatal. 
Inmunobiología del tracto respiratorio. 
Modelos animales alternativos para el estudio de la inmunidad mucosal. 
Desarrollo de protocolos de vacunación mucosal.

Líneas de investigación

  • Crecimiento y morfogénesis de órganos durante el desarrollo utilizando a la mosquita, Drosophila melanogaster, como modelo experimental y herramientas de genética, microscopía confocal, análisis computacional y cuantitativo de imágenes y modelación matemática.
  • Modelos matemáticos y computacionales en sistemas biológicos complejos.
  • Educación y docencia de la ciencia.

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