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Ce domaine explore les mécanismes complexes qui régissent la réponse du corps aux infections virales et aux traitements, un sujet crucial pour comprendre comment nous protégeons notre santé face aux menaces biologiques. Les recherches ici couvrent tout, de l'identification de nouvelles cibles thérapeutiques à l'analyse de la façon dont les médicaments interagissent avec nos cellules, offrant une fenêtre précieuse sur l'avenir de la médecine préventive.
Sur Gist.Science, nous surveillons en permanence arXiv pour vous apporter les dernières découvertes dans ce secteur. Chaque nouvelle prépublication est traitée pour vous offrir à la fois un résumé technique rigoureux et une explication claire en langage courant, rendant l'information scientifique accessible sans sacrifier la précision. Vous trouverez ci-dessous la sélection des tout derniers articles soumis par les chercheurs dans ce domaine passionnant.
Ce papier présente une réanalyse des données archivées de l'expérience ALEPH au LEP utilisant des techniques modernes d'étiquetage de saveur de jets basées sur l'apprentissage profond, permettant d'améliorer significativement la séparation des quarks b, c et s et d'ouvrir la voie à des mesures de précision électrofaible plus précises.
Cet article réaffirme la robustesse des contraintes expérimentales sur le modèle pMSSM avec un neutralino léger comme matière noire thermique, explore l'impact des staus légers et de la cosmologie non standard, et propose des points de repère pour le Run-3 du LHC analysés via l'apprentissage automatique.
Cette étude propose une nouvelle observable basée sur la corrélation de Pearson entre l'asymétrie avant-arrière des particules chargées et celle des spectateurs, permettant de contraindre expérimentalement les mécanismes d'émission préférentielle et de désintégration des spectateurs dans les collisions d'ions lourds.
Cette étude examine l'état phénoménologique des opérateurs violant le nombre baryonique dans le MSSM à violation de parité R, révélant que bien que le secteur des LSPs colorés soit bien contraint par les recherches ATLAS et CMS, les LSPs électrofaibles et les sleptons restent peu couverts en raison du manque de recherches ciblées sur leurs états finals spécifiques.
Cette étude évalue le potentiel du détecteur IDEA au FCC-ee et de configurations dédiées comme DELIGHT B pour la détection de particules à longue durée de vie issues de désintégrations du boson de Higgs et des mésons B, en analysant les bruits de fond hadroniques et en démontrant que des détecteurs cylindriques optimiseraient la sensibilité aux désintégrations se produisant à l'extérieur du détecteur principal.
Cet article présente iHOMER, une méthode itérative combinant des réseaux de neurones bayésiens et une régression consciente des incertitudes pour extraire des fonctions de fragmentation de Lund à partir de données expérimentales tout en éliminant les biais et en quantifiant précisément les incertitudes.
Cet article démontre que l'analyse des désintégrations de baryons polarisés produits au FCC-ee, grâce à une grande statistique de collisions , permet d'améliorer significativement la connaissance des coefficients de Wilson et par rapport aux contraintes actuelles du LHC, malgré une sensibilité statistique individuelle comparable.
Ce papier décrit la conception et la construction du démonstrateur technologique BUTTON-30, un détecteur de 30 tonnes installé à 1,1 km de profondeur dans le laboratoire souterrain de Boulby pour évaluer la détection hybride des particules via la lumière Tcherenkov et la scintillation.
L'expérience ReD a mesuré de manière indépendante du modèle le rendement d'ionisation de l'argon pour des reculs nucléaires entre 2 et 10 keV, révélant un rendement plus élevé à basse énergie que prévu et étendant ainsi la couverture expérimentale nécessaire pour la détection de matière noire légère.
Cette étude présente des mesures de sections efficaces différentielles pour les interactions de courant chargé de neutrinos électroniques sur l'argon, réalisées avec le détecteur MicroBooNE, montrant un bon accord entre les données et les prédictions des générateurs d'événements.