O campo de Hep-Ex dedica-se ao estudo das interações entre o sistema imunológico e o vírus da hepatite B e E, focando em como o corpo responde à infecção e às estratégias terapêuticas. Aqui, exploramos pesquisas que buscam entender os mecanismos moleculares por trás da persistência viral e o desenvolvimento de novas vacinas ou tratamentos mais eficazes.

Nesta categoria, o Gist.Science processa automaticamente cada novo preprint publicado no arXiv, transformando descobertas complexas em resumos acessíveis e explicações técnicas detalhadas. Nosso objetivo é tornar essas avançadas investigações científicas compreensíveis para estudantes, profissionais de saúde e o público interessado, sem perder a precisão necessária.

Abaixo, você encontrará a seleção mais recente de artigos nesta área, prontos para leitura e análise.

⚛️ experimentos de altas energias

Short-Baseline Near Detector (SBND): Design and Initial Performance

Este artigo apresenta o projeto e os resultados iniciais de desempenho da câmara de projeção temporal de argônio líquido de 112 toneladas do SBND, demonstrando que todos os sistemas atenderam ou excederam os requisitos de projeto — incluindo pureza excepcional de argônio, níveis de ruído próximos do teórico e alta eficiência de coleta de dados — estabelecendo, assim, o detector como um instrumento de última geração para a física de neutrinos.

SBND Collaboration, P. Abratenko, R. Acciarri, C. Adams, T. Alafaro, L. Aliaga-Soplin, R. Alvarez-Garrote, J. Ameel, D. (…)2026-10-09
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Using Geometric Deep Learning for the Detection of the Diffuse Supernova Neutrino Background in Water-Cherenkov Detectors

Este artigo introduz um framework de Aprendizado Profundo Geométrico utilizando Redes Neurais de Grafos para aprimorar a detecção e reconstrução do Fundo de Neutrinos de Supernovas Difusas em detectores de Cherenkov em água, recuperando precisamente a energia do pósitron e classificando sinais de captura de nêutrons com desempenho comparável aos métodos de estado da arte.

Matthieu Melennec, Andrew D. Santos, Thomas Mueller, Frédéric Magniette2026-10-09
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Optimising Geometric Deep Learning for Varied Reconstruction Tasks in High Granularity Calorimeters

Este artigo propõe o aproveitamento de geometrias de detectores conhecidas para otimizar a complexidade computacional de Redes Neurais de Grafos para a reconstrução de calorímetros de alta granularidade, validando a abordagem em múltiplas tarefas e introduzindo o HIBOU, uma arquitetura modular para integrar esses blocos de GNN otimizados em frameworks específicos de experimentos.

Matthieu Melennec, Frédéric Magniette2026-10-09
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First demonstration of 50 ps50\,\mathrm{ps} four-dimensional vertex reconstruction with the Timepix4 beam telescope

Este artigo relata a primeira demonstração de reconstrução de vértice 4D na escala de 50 ps usando um telescópio de feixe Timepix4, alcançando uma resolução de tempo de vértice de 54±5 ps54\pm5\,\mathrm{ps} para 16 clusters e identificando os sistemas de distribuição de clock e de referência de tempo como os principais contribuintes irredutíveis para o limite de resolução restante.

David Bacher, Kazu Akiba, Martin van Beuzekom, Victor Coco, Raphael Dumps, Tim Evans, Kevin Heijhoff, Malcolm John, Edga (…)2026-10-09
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Evidence for Normal Neutrino Ordering with Combined Atmospheric Neutrino Experiments

Este artigo apresenta uma análise combinada de dados de neutrinos atmosféricos do Super-Kamiokande, IceCube-DeepCore e KM3NeT/ORCA, que alcança precisão competitiva nos parâmetros de oscilação e exclui a hierarquia de massa de neutrinos invertida a um nível de confiança de 99,95% em favor da hierarquia normal.

Miaochen Jin, Carlos A. Argüelles, Pablo Fernández-Menéndez, Iván Martínez-Soler2026-10-09
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LFV in flavourful SMEFT: Dimension-Six Running versus Dimension-Eight Mixing

Este artigo demonstra que interpretar os limites de violação de sabor de lépton carregado μ→e\mu\to e como sondas de nova física no setor τ\tau requer a contabilização simultânea tanto da corrida do grupo de renormalização de dimensão-6 quanto da mistura de operadores de dimensão-8, uma vez que negligenciar qualquer um desses mecanismos leva a erros significativos na restrição dos coeficientes de Wilson subjacentes.

Md Isha Ali, Siddhartha Karmakar, N Rajeev, Sudhir K. Vempati2026-10-09
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A compact, interrogable Tree Tensor Network Jet Tagger on Lund declustering trees

Este artigo introduz um classificador de jatos Tree Tensor Network altamente compacto e de inspiração quântica que aproveita um núcleo tensorial compartilhado e fortes priors de radiação em árvores de declustering de Lund para alcançar desempenho comparável a modelos muito maiores em discriminação de quark/glúon e top tagging, ao mesmo tempo em que possibilita uma interpretabilidade única através de análise de espaço latente através de recursões de árvore e transferência de gerador.

Fabrizio Napolitano, Luca Della Penna, Tommaso Tedeschi, Livio Fanò2026-10-09
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A scalar-extended U(1)Lμ−Lτ{\rm U(1)_{L_{\mu}-L_{\tau}}} explanation of the LUX-ZEPLIN 248 keV excess

Este artigo propõe um modelo U(1)Lμ−Lτ\text{U}(1)_{L_{\mu}-L_{\tau}} escalar-estendido apresentando uma interação escalar trilinear que gera o desdobramento de massa necessário para a dispersão de matéria escura inelástica, oferecendo uma explicação viável para o excesso de 248 keV observado pelo experimento LUX-ZEPLIN enquanto satisfaz as atuais restrições fenomenológicas.

Dipankar Pradhan, Abhik Sarkar2026-10-09