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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.
Cet article présente la première implémentation opérationnelle d'un réseau de neurones à graphes sur FPGA pour le déclenchement en temps réel du calorimètre électromagnétique de l'expérience Belle II, démontrant une latence compatible avec le système de lecture tout en améliorant significativement la résolution de position, la pureté et l'efficacité des clusters par rapport à l'algorithme de base.
L'article démontre que bien que le flash d'hélium dans les étoiles de faible masse génère un intense burst de neutrinos détectable jusqu'à 3 parsecs par des futurs observatoires comme Jinping, l'absence d'étoiles candidates proches rend pour l'instant l'astérosismologie l'outil le plus prometteur pour étudier cet événement.
Ce document met à jour les contributions de la communauté américaine pour la mise à jour de la Stratégie européenne de physique des particules depuis le 1er avril 2025, en présentant notamment un rapport de stratégie à long terme des National Academies et la formation officielle d'une collaboration américaine sur le collisionneur de muons.
Ce papier présente un nouvel algorithme de marquage de saveur inclusif pour les mésons et basé sur un réseau de neurones DeepSets, qui améliore significativement la performance de marquage par rapport aux méthodes existantes et bénéficie ainsi aux mesures de précision de la violation de $CP$ et du mélange au LHCb.
L'expérience COHERENT, mise à jour pour 2026, vise à réaliser des mesures de haute précision de la diffusion élastique cohérente neutrino-noyau sur diverses cibles nucléaires au Spallation Neutron Source afin de tester le modèle standard, rechercher une nouvelle physique et fournir des données cruciales pour l'interprétation des détections de supernovas.
Cet article présente le calcul des fonctions de fragmentation des quarks en mésons charmés et étranges via un modèle de cascade de vingt-cinq équations couplées, utilisant des fonctions d'onde de Bethe-Salpeter covariantes pour fournir une description cohérente de l'hadronisation dans les secteurs léger et lourd.
Cet article présente la première démonstration viable d'une application d'apprentissage automatique ultra-rapide et résistante aux radiations sur des FPGA, en développant un nouveau backend pour l'outil hls4ml qui permet la synthèse automatique d'un autoencodeur sur un FPGA Microchip PolarFire pour le futur détecteur PicoCal du LHCb, avec une latence de 25 ns.
Cette étude établit des lois d'échelle neuronales pour la classification des jets boostés en physique des hautes énergies, démontrant que l'augmentation du calcul permet d'approcher des limites de performance asymptotiques tout en quantifiant l'impact de la répétition des données et de l'utilisation de caractéristiques de bas niveau plus expressives.
Cet article présente une méthode de compression quantique permettant de stocker et d'analyser efficacement les données massives des télescopes à neutrinos, démontrée par une fidélité de 84 % sur un processeur IBM à 8 qubits pour la classification des événements de neutrinos, afin de surmonter les limitations des déclencheurs classiques et d'éviter de passer à côté de nouveaux phénomènes physiques.
Cet article propose et étudie deux modèles minimaux, complets et renormalisables de tri-hypercharge, qui expliquent les masses et les mélanges des fermions via trois échelles physiques corrélées et prédisent la découverte potentielle du boson le plus léger au LHC Run 3.