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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 introduce la "verosimilitud bien temperada" (well-tempered likelihood), un método que ajusta los intervalos de confianza basados en la verosimilitud escalándolos con un estadístico de bondad de ajuste para prevenir el exceso de confianza y asegurar restricciones robustas cuando los modelos estadísticos están mal especificados.
Mediante el uso de simulaciones de QCD en el retículo con cuatro sabores de quarks de masa física, este estudio determina las fracciones de momento y las contribuciones de momento angular de quarks y gluones en el protón, confirmando que tanto las reglas de suma de momento como de espín se satisfacen en el límite continuo.
El artículo demuestra que el experimento RES-NOVA, utilizando bolómetros centelladores de PbWO4 de alta densidad fabricados a partir de plomo arqueológico, ofrece una prometedora sonda de acoplamiento múltiple para axiones solares con sensibilidades proyectadas competitivas con los principales detectores de materia oscura y presenta los primeros límites de exclusión experimentales derivados de un prototipo.
Este artículo presenta un análisis exhaustivo de los coeficientes angulares en la producción de bosones Z y W en colisionadores de hadrones, demostrando que la combinación de la resumación del momento transversal a nivel NNLL con cálculos de orden fijo NLO mejora sistemáticamente la descripción de los datos experimentales en la región de intermedia sin degradar la concordancia en otros puntos.
El experimento LHCb ha implementado con éxito una arquitectura convergente, basada totalmente en GPU, utilizando técnicas de red de copia cero para procesar un flujo sin precedentes de 32 Tbps de datos de colisiones de partículas en tiempo real, estableciendo un nuevo estándar para el filtrado de datos de alto rendimiento en experimentos de física.
Utilizando 140 fb⁻¹ de datos de colisiones protón-protón a 13 TeV, la colaboración ATLAS mide la producción electrodébil de un bosón W asociado con dos jets, determinando las secciones eficaces integradas y diferenciales en una región fiducial enriquecida para la fusión de bosones vectoriales y derivando límites estrictos para los acoplamientos triples de bosones de gauge anómalos dentro de un marco de la teoría de campos efectivo.
Al combinar los datos de la agrupación de galaxias de forma completa de DESI DR1, BAO, CMB y supernovas, este estudio ofrece restricciones cosmológicas a nivel de porcentaje que estrechan significativamente los límites de la masa de los neutrinos y proporcionan evidencia sólida que favorece la jerarquía de masa de neutrinos normal sobre la jerarquía invertida en ambos modelos de CDM y de energía oscura dinámica.
Este artículo presenta el desarrollo exitoso y la implementación en FPGA de un módulo de disparo de Redes Neuronales de Grafos en tiempo real para el calorímetro electromagnético de Belle II, el cual logra un rendimiento determinista de MHz con una resolución de posición, pureza de cúmulo y eficiencia mejoradas en comparación con el algoritmo de referencia, marcando un paso significativo hacia la reconstrucción en tiempo real basada en GNN en disparos de colisionadores.
Esta revisión sostiene que el marco teórico no aproximado (unquenched), que incorpora efectos de canales acoplados y lazos hadrónicos, es esencial para resolver las discrepancias de larga data en la espectroscopia del charmonio y explicar la emergencia de estados hadrónicos exóticos que no pueden ser explicados por los modelos de potencial aproximados (quenched) tradicionales.
Este artículo presenta SymbolFit, un paquete de aprendizaje automático que automatiza el descubrimiento de funciones paramétricas para modelar datos de Física de Altas Energías mediante regresión simbólica, replicando con éxito funciones de espectros de dijets conocidos y logrando ajustes estadísticos excelentes sin depender de la intuición manual.