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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 l'extraction d'une amplitude de diffusion de dipôle universelle à petit via un réseau de neurones informé par la physique, qui résout la tension entre les canaux total et charme en décrivant de manière unifiée diverses données de diffusion profondément inélastique sans imposer de paramétrisation a priori.
En utilisant un échantillon de événements collectés par le détecteur BESIII, cette étude présente une mesure améliorée de la fraction de branchement du désintégration et rapporte la première détermination de son paramètre de coupure de facteur de forme, offrant ainsi des données précieuses pour comprendre la structure interne du méson .
Les auteurs présentent un nouveau mécanisme de réglage fréquentiel large bande pour des cavités micro-ondes supraconductrices en NbSn, permettant un accord continu de plus de 1 GHz par ouverture mécanique sans dégrader le facteur de qualité, une avancée cruciale pour les expériences de recherche de matière noire.
En utilisant 137 fb⁻¹ de données de collisions proton-proton à 13 TeV enregistrées par le détecteur ATLAS, cette étude recherche des charginos et des sleptons à longue durée de vie se désintégrant en pistes disparaissant, établissant des limites d'exclusion sur leurs masses allant jusqu'à 880 GeV pour les charginos et 320 GeV pour les sleptons sans observer d'excès significatif par rapport au bruit de fond.
En utilisant 140 fb⁻¹ de données de collisions proton-proton à 13 TeV enregistrées par le détecteur ATLAS, cette étude recherche les désintégrations du boson de Higgs en deux pseudoscalaires légers se désintégrant en quatre leptons tau, n'observant aucun excès significatif par rapport au bruit de fond du Modèle Standard et établissant ainsi des limites supérieures sur la probabilité de ce processus.
Cet article présente une approche d'optimisation de bout en bout pour les systèmes de déclenchement en physique des hautes énergies, qui traite l'ensemble de la chaîne de traitement comme un système différentiable unique pour améliorer significativement la sélection d'événements rares tout en respectant les contraintes physiques et de déploiement.
En utilisant des données de collisions collectées par le détecteur BESIII, cette étude réalise une analyse en amplitude de la désintégration à suppression de Cabibbo unique , permettant de mesurer pour la première fois les modes et et d'actualiser le rapport d'embranchement global avec une précision améliorée d'un facteur 1,5.
Cet article présente une mise à jour de la relation entre les constantes de couplage et calculées en QCD sur réseau et leurs valeurs physiques, en intégrant de manière cohérente les corrections radiatives électrofaibles, QCD et QED, ainsi que les effets de la division de masse des pions, ce qui conduit à une estimation révisée de avec une correction radiative totale de 3,5(2,1) % ou 5,6(7) % selon les entrées utilisées.
Cette étude présente de nouvelles mesures des rapports de branches pour les désintégrations charmless à trois corps et signale la première observation du mode , en utilisant des données de collisions $pp$ collectées par l'expérience LHCb.
Cet article présente la caractérisation et l'amélioration d'une architecture hybride de réseau de neurones graphiques quantiques (QGNN) destinée à reconstruire les trajectoires de particules chargées dans les futures expériences du LHC à haute luminosité, en démontrant une convergence d'entraînement accrue grâce à l'intercalage de circuits quantiques paramétrés et de réseaux classiques.