Líneas de investigación

1. Investigación teórico-empírica sobre la cultura de racionalidad en el salón de clases de matemáticas;
    
2. Investigación teórico-empírica sobre fenómenos metacognitivos en la enseñanza y en el aprendizaje de las matemáticas;
    
3. Investigación y desarrollo relativas a la profesionalización del docente de matemáticasa.

E-mail
mrigo@cinvestav.mx

Líneas de investigación

• Bioinstrumentación
• Sensores 
• Procesamiento de señales cardiovasculares

Líneas de investigación

La neuroinflamación y la neurodegeneración son respuestas fisiopatológicas que están íntimamente vinculadas en las enfermedades neurodegenerativas como la enfermedad de Parkinson. En esta enfermedad, ambas respuestas son activadas por agregados patológicos de alfa-sinucleína (cuerpos de Lewy), los cuales se propagan como prion a todo el cerebro ocasionado neuroinflamación y neurodegeneración en donde se siembran. Por esto se consideran como un signo distintivo de la enfermedad y blanco de los nuevos tratamientos antiparkinsonianos.

Líneas de investigación

• Cultura visual digital y pedagogías de la imagen
• Pedagogías de la memoria y procesos de enseñanza de la historia reciente

Líneas de investigación

• “Imprinting” en maíz.
• Los efectos epigenéticos de ácidos grasos en enfermedades metabólicas.

Líneas de investigación

• Identificación de mecanismos de duplicación y neofuncionalización de genes en plantas.
• Participación de ubicuitín-ligasas del tipo ATL en respuestas al estrés en Arabidopsis thaliana.
• Análisis a nivel molecular de las respuestas tempranas e inmediatas al estrés hídrico en Arabidopsis thaliana.

Líneas de investigación

• Análisis Estocástico

Líneas de investigación

• Sistemas de eventos discretos.
• Especificación formal
• Simulación y coordinación de sistemas de manufactura discretos.
• Diagnóstico y recuperación de faltas.
• Desarrollo de software distribuido basado en agentes.

Líneas de investigación

Aprendizaje Automático: Desarrollo de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado con énfasis en clasificación y agrupamiento de datos.

Reconocimiento de Patrones: Desarrollo de métodos para el descubrimiento de regularidades en datos e imágenes.

Análisis de Imágenes Digitales: Desarrollo de métodos de preprocesamiento, segmentación, extracción de rasgos y clasificación con énfasis en imágenes médicas.