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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 propose une méthode pour évaluer les erreurs théoriques dans les théories des champs effectifs, en particulier pour le Higgs, en exploitant l'invariance physique sous les redéfinitions de champs comme validation des schémas de comptage de puissance et comme alternative aux substitutions basées sur les équations du mouvement.
Cette étude compare trois modèles de coquille nucléaire dans le générateur d'événements NEUT aux données récentes de JSNS sur la distribution d'énergie manquante obtenue avec un faisceau de neutrinos monoénergétiques, révélant que les modèles de fonction spectrale surpassent les modèles de champ moyen relativiste et que la prise en compte du seuil d'énergie manquante permet d'accepter tous les modèles nucléaires testés.
Cet article présente deux approches basées sur l'apprentissage automatique pour améliorer le suivi des particules chargées dans le spectromètre à muons d'ATLAS : l'intégration de réseaux de neurones graphiques pour rejeter les bruits de fond et accélérer la reconstruction de 15 %, et une démonstration de concept utilisant des Vision Transformers pour un suivi de muons quasi instantané (2,3 ms) avec une efficacité de 98 %, afin de répondre aux défis posés par la haute luminosité du LHC.
Cet article démontre que l'exploitation du détecteur SBND au Fermilab en mode hors cible ou avec un arrêt de faisceau permet de supprimer considérablement les bruits de fond et d'étendre de manière significative la sensibilité à la recherche de nouvelle physique, notamment la matière noire légère, les axions et les neutrinos lourds.
Cette étude examine le potentiel du LHC et du HL-LHC pour détecter l'excitation radiale scalaire dans les modèles de Higgs composite et jumeau, en identifiant la désintégration en paires de bosons de Higgs comme canal le plus sensible et en établissant des limites de masse actuelles et futures pour ce état.
Cet article retrace l'histoire de la bombe atomique et explore les dilemmes moraux des scientifiques qui ont participé à son développement ou en ont subi les conséquences, afin de contribuer à la réflexion sur l'éthique dans la recherche scientifique future.
En utilisant les données de collisions proton-proton à 13 et 13,6 TeV recueillies par le détecteur ATLAS, cette étude rapporte la première mesure de l'intrication quantique entre les spins de paires de bosons Z issus de la désintégration du boson de Higgs, rejetant l'hypothèse d'un état séparable avec une signification de 4,7 écarts-types et fournissant ainsi une preuve forte de l'intrication entre des bosons massifs à l'échelle électrofaible.
Cet article propose un cadre général pour la recherche de nouvelles particules faiblement couplées émises lors de la désexcitation nucléaire après capture neutronique, en exploitant des « peignes de lignes satellites » corrélées pour supprimer les ambiguïtés nucléaires et instrumentales grâce à l'utilisation de détecteurs HPGe haute résolution.
Ce papier présente CaloScore v2, une architecture améliorée utilisant des modèles de diffusion et la distillation progressive pour simuler des gerbes calorimétriques avec une haute fidélité en une seule évaluation de fonction, surmontant ainsi les limitations de temps de calcul des approches précédentes.
Cet article présente SBUnfold, une nouvelle méthode de dépliage basée sur les ponts de Schrödinger et les modèles de diffusion qui combine les avantages des modèles discriminatifs et génératifs pour réaliser des mesures de sections efficaces différentielles non binnées et de haute dimension.