黑格斯和新物理的唯象研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11275245
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2605.标准模型精确检验与新物理
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Searching for the Higgs boson and probing new physics beyond the standard model is the main task of the LHC. Studying the Higgs boson and its related new physics is now a hot topic in particle physics. In this project we plan to perform a comprehensive study for the Higgs boson and new physics (like supersymmetry, little Higgs theory and technicolor theory)at the LHC. We will focus on the LHC phenomenology of Higgs, supersymmetry, dark matter and top quark. The feature of our study is to examine the correlation between Higgs, top quark and dark matter and perform a joint study for these interesting particles from the interplay of the LHC experiment and various dark matter detection experiments like XENON100.
寻找黑格斯和探索超出标准模型的新物理是LHC对撞机的主要任务,围绕LHC对撞机研究黑格斯和新物理是高能物理研究的一个主流方向。本研究将围绕正在运行的LHC对撞机实验,对黑格斯和超出标准模型的新物理(超对称理论、小黑格斯理论及人工色理论等)展开深入系统的唯象研究;研究的重点是黑格斯、超对称、暗物质和顶夸克在LHC上的物理现象;研究的特色是把黑格斯、顶夸克和暗物质的性质关联起来进行综合研究,以互补地利用LHC对撞机实验和寻找暗物质的实验(比如XENON100)去联合探索新物理。

结项摘要

本研究按照原定计划,围绕正在运行的LHC对撞机实验和寻找暗物质实验,对黑格斯、暗物质和超出标准模型的新物理展开了深入系统的唯象研究,综合互补地利用LHC对撞机实验数据和寻找暗物质的实验数据去探索和限制新物理,并针对实验发现的反常及时给出了新物理的解释,取得了具有国际影响的研究成果,在国际刊物上发表了46篇文章,被引用了1480次(单篇引用超过100次的有3篇,单篇引用低于100而高于50的有7篇),这些研究成果对新物理的发展和实验上探索新物理起到了指导作用。

项目成果

期刊论文数量(46)
专著数量(0)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Pseudo-goldstino and electroweak gauginos at the LHC
大型强子对撞机中的伪金基诺和电弱高基诺
  • DOI:
    10.1007/jhep07(2014)065
  • 发表时间:
    2014-03
  • 期刊:
    JHEP
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    K. Hikasa;T. Liu;L. Wang;J. M. Yang
  • 通讯作者:
    J. M. Yang
Radiative natural SUSY spectrum from deflected AMSB scenario with messenger-matter interactions
来自具有信使-物质相互作用的偏转 AMSB 场景的辐射自然 SUSY 光谱
  • DOI:
    10.1007/jhep04(2016)177
  • 发表时间:
    2016-04-29
  • 期刊:
    JOURNAL OF HIGH ENERGY PHYSICS
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Wang, Fei;Yang, Jin Min;Zhang, Yang
  • 通讯作者:
    Zhang, Yang
SUSY effects in Higgs productions at high energy e+ e? colliders
高能电子对撞机希格斯玻色子产生中的 SUSY 效应
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Chin.Phys. C
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    J. Ren;L. Wu;J. M. Yang;Y. Zhang
  • 通讯作者:
    Y. Zhang
An extension of two-Higgs-doublet model and the excesses of 750 GeV diphoton, muon g-2 and h→μτ h→μτ
双希格斯双峰模型的扩展和 750 GeV 双光子、μ子 g-2 和 h 的扩展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Phys. Lett. B
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    X. Han;L. Wang;J. M. Yang
  • 通讯作者:
    J. M. Yang
Interpreting the 750 GeV diphoton excess by the singlet extension of the Manohar-Wise model
通过 Manohar-Wise 模型的单线态延伸解释 750 GeV 双光子过剩
  • DOI:
    10.1016/j.physletb.2016.02.045
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Physics Letters B
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Junjie Cao(曹俊杰);Chengcheng Han;Liangliang Shang;Wei Su;Jinmin Yang;Yang Zhang
  • 通讯作者:
    Yang Zhang

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其他文献

面向云存储容错系统的RS 再生码
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张波云
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
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  • 通讯作者:
    杨金民
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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    --
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  • 通讯作者:
    杨金民
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  • 发表时间:
    --
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  • 通讯作者:
    杨金民
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  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
    郭淑娴;杨金民
  • 通讯作者:
    杨金民

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杨金民的其他基金

后希格斯时代的新物理前沿研究
  • 批准号:
    12335005
  • 批准年份:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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