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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 un système d'acquisition de données basé sur le framework MIDAS, conçu pour les détecteurs gazeux avec des fonctionnalités complètes de configuration, d'acquisition et de visualisation en temps réel, et qui a été validé avec succès lors de son déploiement dans l'expérience PandaX-III.
Cette étude présente une analyse de sensibilité pour la mesure des modes de désintégration du via les désintégrations semileptoniques des mésons au sein de l'expérience BESIII, en proposant une détermination sans modèle de la branche de désintégration basée sur une analyse simultanée de quatre canaux à trois corps.
Ce document présente une méthode d'unfold régularisé (BRU) fondée sur des représentations par B-splines cubiques et un filtrage par décomposition en modes propres, permettant de déterminer automatiquement la force de régularisation à partir des données pour résoudre les problèmes inverses en physique des particules.
Cet article examine les compromis entre les performances et la résilience des classificateurs de jets hadroniques, démontrant que l'optimisation exclusive de métriques traditionnelles peut entraîner une dépendance accrue aux modèles et des biais dans les analyses de physique des hautes énergies.
L'expérience SNO+ a mesuré le rendement de neutrons induits par des muons cosmiques dans l'eau ultra-pure à un niveau inférieur à celui observé dans l'eau lourde, validant le modèle FLUKA et démontrant l'influence significative de la composition nucléaire sur la production de neutrons.
Cet article présente un modèle fondamental généralisable pour la calorimétrie, basé sur des transformateurs de type « next-token » et combinant des mélanges d'experts avec un ajustement fin efficace des paramètres, permettant une adaptation modulaire et évolutive aux différents matériaux, types de particules et configurations de détecteurs sans oublier les connaissances précédentes.
Cette étude présente une détermination indirecte de la masse du quark top à 172,80 ± 0,26 GeV via une analyse globale des fonctions de distribution de partons (PDF) intégrant des corrections QCD et électrofaibles avancées, des contributions de toponium et des contraintes de réseau.
Cet article propose d'utiliser un futur usine à Higgs pour réaliser la première mesure résolue dans l'espace-temps de l'intrication quantique électrofaible via les désintégrations , permettant ainsi de tester la non-localité quantique et d'exclure des théories de signalisation superluminique.
Cet article examine la sensibilité des expériences FASER et SHiP à la détection de photons sombres et de bosons de jauge U(1) issus de la désintégration du boson de Higgs sombre, en intégrant un nouveau processus de production et en évaluant les contraintes actuelles ainsi que les perspectives futures.
Le papier présente \textsc{Albert}, un cadre d'intelligence artificielle neuro-symbolique capable de découvrir de manière autonome des théories de physique des particules à partir de données expérimentales, ayant notamment réussi à réinventer le Modèle Standard et à prédire avec précision la masse du quark top à partir de données historiques du LEP.