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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.
JetFormer est une architecture Transformer polyvalente et efficace conçue pour le marquage de jets de particules, capable de rivaliser avec les modèles de pointe tout en étant optimisée pour un déploiement allant de l'analyse hors ligne aux systèmes de déclenchement ultra-rapides sur FPGA.
Cette étude présente une méthode de haute précision pour analyser la sous-structure des jets de bosons lourds via les corrélateurs d'énergie, en démontrant que les pics angulaires caractéristiques résultent de la resommation de Sudakov et peuvent être calculés en boostant les mesures effectuées au pôle .
Cette étude examine l'influence de la statistique nonextensive de Tsallis sur les coefficients de traînée et de diffusion de divers hadrons dans un bain thermique, démontrant que les effets de non-équilibre et la composition du milieu modulent significativement les propriétés de transport et les temps de relaxation des particules.
Ce document propose le processus Poisson Log-Normal (PoLoN), une approche non paramétrique basée sur les processus gaussiens permettant de modéliser, prédire et extraire des signaux à partir de données de comptage discrètes.
Ce papier présente FPPDF, un nouveau code open source permettant d'effectuer des ajustements globaux de fonctions de distribution de partons (PDF) via une paramétrisation polynomiale et l'approche hessienne, tout en démontrant que l'impact du passage à l'ordre perturbative aNLO est peu sensible à la méthodologie de paramétrisation utilisée.
Cette étude démontre que si une symétrie est responsable de la génération des masses des neutrinos de Dirac, elle peut induire une rupture explicite radiative qui déstabilise les réseaux de parois de domaine, créant ainsi un lien direct entre l'échelle du mécanisme de seesaw, l'asymétrie baryonique et un signal d'ondes gravitationnelles détectable.
Cette étude utilise la théorie de l'information quantique pour démontrer que les expériences de neutrinos de réacteur sont plus précises car elles exploitent la cohérence quantique, contrairement aux expériences solaires où l'estimation de est limitée par une nature purement classique et basée sur la population.
Ce document explique comment l'apprentissage automatique (machine learning) est utilisé pour améliorer la reconstruction et l'identification des objets physiques au sein de l'expérience CMS, tout en préparant les stratégies de reconstruction pour les futures conditions extrêmes du HL-LHC.
Ce rapport présente la mise en service et l'évaluation des performances des algorithmes de sélection de jets b en temps réel au sein du système HLT de l'expérience CMS, en utilisant les données de collision proton-proton collectées durant le Run-3.
Cette étude par simulation Geant4 examine l'impact de la distance entre le plan de photodétecteurs et la poche de gaz sur la précision de la reconstruction XY par signal S2 dans un TPC à argon diphasique, révélant une dépendance non monotone de la résolution liée au compromis entre la répartition de la lumière et les statistiques de photons.