Daniel Ricardo Izquierdo Peña

 dizquierdo@udca.edu.co

GRUPOS DE INVESTIGACIÓN: PRODUCTOS NATURALES U.D.C.A

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN:   Modelación Numérica de Fluidos; Redes Neuronales Artificiales; Modelación Matemática, Computacional y Aplicaciones.

FACULTAD:  Ciencias

CATEGORÍA COLCIENCIAS:    

NIVEL DE FORMACIÓN: Maestría/Magister

Físico egresado de la Universidad Nacional de Colombia, con maestría en Ciencias de la Computación y Matemática Computacional de la Universidad de São Paulo, Brasil, y actualmente estudiante de doctorado en Matemáticas Aplicadas de la Universidad de Jaén, España. Experiencia en investigación con énfasis en el desarrollo de métodos y software y su aplicación de la modelación numérica aplicada en diferentes campos de la ciencias: Física (Armada Nacional de Colombia), Ecología y biología (Instituto de Ciencias Naturales Universidad Nacional de Colombia) y Química (Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales).

Experiencia de 14 años en docencia universitaria en las área de la física y matemática en algunas de las principales Universidades de la ciudad de Bogotá: Universidad Nacional de Colombia, Universidad Distrital, Universidad Pedagógica Nacional, Universidad Sergio Arboleda y Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales. Habilidades en el manejo de lenguajes de programación como C++, Python y Fortran. Buen dominio de los idiomas Ingles y Portugués, se encuentra actualmente estudiando el idioma Alemán.

PRODUCTOS DESTACADOS

Exploring the nature of the H-bonds between the human class II MHC protein, HLA-DR1 (DRB*0101) and the influenza virus hemagglutinin peptide, HA306-318, using the quantum theory of atoms in molecules
Fecha de publicación: 02/01/2018

The nature of the H-bonds between the human protein HLA-DR1 (DRB*0101) and the hemagglutinin peptide HA306-318 has been studied using the Quantum Theory of Atoms in Molecules for the first time. We have found four H-bond groups: one conventional CO··HN bond group and three nonconventional CO··HC, π··HC involving aromatic rings and HN··HCaliphatic groups. The calculated electron density at the determined H-bond critical points suggests the follow protein pocket binding trend: P1 (2,311) >> P9 (1.109) > P4 (0.950) > P6 (0.553) > P7 (0.213) which agrees and reveal the nature of experimental findings, showing that P1 produces by a long way the strongest binding of the HLA-DR1 human protein molecule with the peptide backbone as consequence of the vast number of H-bonds in the P1 area and at the same time the largest specific binding of the peptide Tyr308 residue with aromatic residues located at the binding groove floor. The present results suggest the topological analysis of the electronic density as a valuable tool that allows a non-arbitrary partition of the pockets binding energy via the calculated electron density at the determined critical points. © 2018, © 2018 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group.


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Análise da convergência da solucão de ecuacões lineares elípticas sob um esquema de diferencas finitas generalizadas (MDFG)
Fecha de publicación: 01/01/2018

The Generalized Finite Difference Method as a meshless method alternative is used to solve partial differential equations in domains with high irregular geometry. A proof of convergence of GFDM is given studying the consistency of truncation error of linear elliptic partial equation problems at 2D, using n-degree polynomial. As an example, the convergence of method is calculated for a bi-dimentional Poisson equation problem supported over a disperse nodes net representing a rectangular domain.


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