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La hepatología experimental, conocida como Hep-Ex, explora los mecanismos biológicos del hígado y cómo las enfermedades afectan su función vital. Este campo abarca desde el estudio de la regeneración celular hasta la investigación de nuevas terapias contra la cirrosis y el cáncer hepático, ofreciendo una ventana crucial hacia la salud humana futura.
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A continuación, encontrará la lista de los artículos más recientes en hepatología experimental, ordenados por fecha de publicación.
Este artículo presenta un flujo de simulación exhaustivo que integra TCAD, Allpix Squared y SPICE para predecir con precisión el rendimiento de sensores de píxeles activos monolíticos (MAPS), incluidas las corrientes de fuga y los efectos de irradiación, y valida esta metodología frente a mediciones del sensor Belle II TJ-Monopix2.
El experimento ATLAS analizó 140 fb de datos de colisiones protón-protón a 13 TeV y 56 fb a 13.6 TeV para buscar charginos y neutralinos que decaen mediante acoplamientos que violan la paridad-R de en bosones de Higgs y leptones, no encontrando evidencia de nueva física y estableciendo límites de exclusión al 95% de nivel de confianza sobre las masas de charginos y neutralinos de hasta 1100 GeV.
Utilizando datos de COMPASS de 2016–2017 de dispersión de muones en un blanco de hidrógeno líquido, este estudio extrae amplitudes de modulaciones azimutales en la dispersión inelástica profunda seminclusive no polarizada, empleando un nuevo método de sustracción de fondo para mesones vectoriales difractivos para presentar resultados que concuerdan cualitativamente con hallazgos anteriores en blancos isoscalares.
Este artículo generaliza el concepto de un "techo de descarga de haz" que limita las mejoras de sensibilidad para mediadores de desintegración rápida en experimentos tradicionales y argumenta que los experimentos compactos de mesa de corto alcance son la solución óptima para acceder a este espacio de parámetros previamente inalcanzable.
Este artículo demuestra que incorporar información temporal en las búsquedas de nueva física en el LHC, específicamente interacciones que involucran materia oscura ultraligera y quarks, puede aumentar la sensibilidad hasta en un factor de dos en comparación con los métodos tradicionales que asumen señales invariantes en el tiempo.
Este artículo propone un experimento novedoso de materia oscura de axiones de banda ultraancha que utiliza un SQUID de corriente continua operado en un punto dulce de flujo con modulación de tipo lock-in para lograr una sensibilidad sin precedentes al acoplamiento axión-fotón en un rango de masas que abarca más de 15 órdenes de magnitud.
Utilizando 20.3 fb⁻¹ de datos del detector BESIII, este estudio presenta el primer análisis de amplitud de la desintegración , midiendo su fracción de ramificación y determinando una fracción de ramificación relativa para frente a que es significativamente menor que los promedios mundiales anteriores pero consistente con las expectativas de isoespín.
Este artículo describe un programa de física propuesto que utiliza el espectrómetro CLAS12 mejorado para avanzar en la comprensión de la estructura del nucleón midiendo las asimetrías de espín del haz en la dispersión Compton virtual doblemente profunda para acceder a las distribuciones de partones generalizadas en todo su espacio de fases, junto con estudios de precisión de la dispersión Compton de tipo temporal y la producción de cerca del umbral.
Este trabajo presenta un estudio exhaustivo de orden siguiente al principal en QCD del proceso en el LHC, incorporando operadores de dimensión 6 del SMEFT y contabilizando consistentemente sus efectos tanto en la producción como en la desintegración del quark top para demostrar la importancia crítica de incluir cortes cinemáticos y correcciones de orden superior para predicciones fenomenológicas precisas.
El artículo presenta CaloArt, un Transformador de Difusión de predicción-x con parches grandes que logra una generación de lluvias de calorímetros de alta granularidad con el estado del arte, alta fidelidad física y bajo costo computacional, eliminando la necesidad de tokenizadores latentes preentrenados.