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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.
Les projets HAWL et HAWLU démontrent les capacités de la muographie dynamique en cartographiant avec succès un terrain montagneux à l'aide d'un détecteur portable monté sur véhicule et en mesurant les variations du niveau de l'eau due aux marées dans un tunnel sous-marin avec une précision de l'ordre du mètre grâce à un système compact et amélioré.
En utilisant 140 fb de données de collisions proton-proton à TeV, la collaboration ATLAS rapporte la première observation par un seul et même l'expérience de la production de quarks top isolés par le canal s avec une signification de 5,1 écarts-types, mesurant une section efficace cohérente avec les prédictions du Modèle Standard.
Cet article calcule les facteurs de forme tensoriels du nucléon à l'étrangeté chirale séparée par saveur et leurs moments monopoles, dipôles et quadripôles résultants à l'aide de règles de somme de la QCD sur la ligne de lumière, révélant de nouvelles relations analytiques exactes entre les saveurs de quarks et fournissant des prédictions numériques pour la déformation spatiale transverse des quarks et du nucléon.
Cet article présente la conception et les premiers résultats de performance de la chambre à projection temporelle à argon liquide SBND de 112 tonnes, démontrant que tous les systèmes ont satisfait ou dépassé les exigences de conception — incluant une pureté de l'argon exceptionnelle, des niveaux de bruit proches de la théorie et une grande efficacité de collecte de données — établissant ainsi le détecteur comme un instrument de pointe pour la physique des neutrinos.
Cet article introduit un cadre d'apprentissage profond géométrique utilisant des réseaux de neurones sur graphes pour améliorer la détection et la reconstruction du fond diffus de neutrinos de supernovae dans les détecteurs Cherenkov à eau en récupérant avec précision l'énergie du positron et en classant les signaux de capture de neutrons avec des performances comparables aux méthodes de pointe.
Cet article propose de tirer parti des géométries de détecteurs connues pour optimiser la complexité computationnelle des réseaux de neurones sur graphes pour la reconstruction de calorimètres à haute granularité, en validant l'approche à travers plusieurs tâches et en introduisant HIBOU, une architecture modulaire pour intégrer ces blocs de GNN optimisés dans des cadres expérimentaux spécifiques.
Cet article rapporte la première démonstration de la reconstruction de vertex 4D à l'échelle de 50 ps à l'aide d'un télescope à faisceau Timepix4, atteignant une résolution temporelle de vertex de pour 16 clusters et identifiant la distribution d'horloge et les systèmes de référence temporelle comme les principaux contributeurs irréductibles à la limite de résolution restante.
Cet article présente une analyse combinée des données de neutrinos atmosphériques provenant de Super-Kamiokande, IceCube-DeepCore et KM3NeT/ORCA, qui atteint une précision compétitive sur les paramètres d'oscillation et exclut la hiérarchie de masse inversée des neutrinos à un niveau de confiance de 99,95 % en faveur de la hiérarchie normale.
Cet article démontre que l'interprétation des limites de la violation de saveur leptonique chargée comme sondes de la nouvelle physique du secteur nécessite de prendre en compte simultanément le groupe de renormalisation de dimension 6 et le mélange d'opérateurs de dimension 8, car négliger l'un ou l'autre de ces mécanismes conduit à des erreurs significatives dans la contrainte des coefficients de Wilson sous-jacents.
Cet article introduit un étiqueteur de jets de type Tree Tensor Network d'inspiration quantique, hautement compact, qui exploite un cœur tensoriel partagé et de forts a priori de rayonnement sur les arbres de déclustérage de Lund pour atteindre des performances comparables à celles de modèles beaucoup plus grands en matière de discrimination quark/gluon et de marquage de quarks top, tout en permettant une interprétabilité unique grâce à l'analyse de l'espace latent à travers les récursions d'arbres et le transfert de générateur.