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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 document présente DeepMET, un nouvel estimateur de l'impulsion transverse manquante basé sur des réseaux de neurones profonds, qui améliore la résolution de cette mesure de 10 à 30 % par rapport aux méthodes actuelles de la collaboration CMS.
Ce document présente une méthode générique de repondération multidimensionnelle par arbres de décision boostés (BDT) permettant de réutiliser des simulations de Monte Carlo de neutrinos pour qu'elles correspondent aux caractéristiques d'un modèle cible, illustrée par une application aux mesures de l'expérience MINERvA.
Ce papier propose de mesurer la charge électrique des jets au sein de formes d'événements globales (comme la 1-jettiness) pour sonder la dynamique des saveurs de quarks, tant dans la structure des protons (PDF) que dans le processus d'hadronisation, en s'appuyant sur un nouveau théorème de factorisation.
Ce travail présente jBOT, une méthode de pré-entraînement par auto-distillation pour les jets du LHC qui permet d'apprendre des représentations sémantiques émergentes, facilitant ainsi la détection d'anomalies et la classification de particules.
Cette étude analyse la structure angulaire des corrélateurs énergie-énergie (EEC) dans les états quantiques à plusieurs corps, en démontrant comment ils permettent de sonder successivement le flux hydrodynamique collectif, les modes hydrodynamiques et l'expansion d'opérateurs de rayons lumineux dans le contexte des collisions d'ions lourds.
Cette étude présente la première mesure de l'asymétrie avant-arrière () et du terme plat () pour la désintégration en utilisant des données de l'expérience LHCb, révélant des résultats en accord avec les prédictions du Modèle Standard.
Cette étude explore comment la matière noire inélastique réfléchie par le Soleil peut produire des signaux détectables dans les expériences terrestres, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour contraindre les modèles de matière noire de l'ordre du MeV.
Ce document présente l'utilisation des données combinées de 1,2 des expériences Belle et Belle II pour étudier les désintégrations de quarks impliquant des neutrinos ou des leptons, notamment via des mesures inclusives et des recherches de canaux à énergie manquante.
HGQ-LUT est une nouvelle méthode d'entraînement prenant en compte les tables de correspondance (LUT) qui accélère l'entraînement de plus de 100 fois tout en optimisant automatiquement l'efficacité matérielle et l'équilibre précision-ressources pour le déploiement de réseaux de neurones sur FPGA.
Cette étude évalue la sensibilité d'une future usine à Higgs (ILC à 250 GeV) pour détecter des scalaires exotiques légers via le processus de « scalar-strahlung », en utilisant des simulations pour les canaux de désintégration , et invisibles.