The self-penguin contribution to K→2πK \to 2 \pi

We consider the contribution to $K \rightarrow 2 \pi$ decays from the non-diagonal s \ra d quark transition amplitude. First, we calculate the most important part of the $s \rightarrow d$ transition, the so-called self-penguin amplitude $\sim G_F \alpha_s$, including the heavy top-quark case. Second, we calculate the matrix element of the $s \rightarrow d$ transition for the physical $K \rightarrow 2 \pi$ process. This part of the analysis is performed within the Chiral Quark Model where quarks are coupled to the pseudoscalar mesons. The CP-conserving self-penguin contribution to $K \rightarrow 2\pi$ is found to be negligible. The obtained contribution to $\epsilon'/\epsilon$ is sensitive to the values of the quark condensate $$ and the constituent quark mass $M$. For reasonable values of these quantities we find that the self-penguin contribution to $\epsilon'/\epsilon$ is 10-15% of the gluonic penguin contribution and has the same sign. Given the large cancellation between gluonic and electroweak penguin contributions, this means that our contribution is of the same order of magnitude as $\epsilon'/\epsilon$ itself.Comment: Latex, 12 pages, 2 figure

A Heavy-Light Chiral Quark Model

We present a new chiral quark model for mesons involving a heavy and a light (anti-) quark. The model relates various combinations of a quark - meson coupling constant and loop integrals to physical quantities. Then, some quantities may be predicted and some used as input. The extension from other similar models is that the present model includes the lowest order gluon condensate of the order (300 MeV)^4 determined by the mass splitting of the 0^- and the 1^- heavy meson states. Within the model, we find a reasonable description of parameters such as the decay constants f_B and f_D, the Isgur-Wise function and the axial vector coupling g_A in chiral perturbation theory for light and heavy mesons.Comment: 31 pages, 13 figures, RevTex4.

Ungfiskundersøkelser i Gaulavassdraget, Årsrapport 2016

Solem, Ø., Bergan, M.A., Bækkelie, K.A.E., Jensås, J.G., Bongard, T., Berntsen, H.H., Havn, T. B., Borgos, T., Nielsen, L.E. og Rognes, T. 2017. Ungfiskundersøkelser i Gaulavassdraget, Årsrapport 2016.- NINA Rapport 1316. 45 s Denne NINA-rapporten presenterer resultater fra ungfiskundersøkelser i Gaula og utvalgte til-løpselver i 2016. På grunn av redusert finansiering i 2016, ble det bare gjennomført elektrisk fiske på 15 av de nederste stasjoner i hovedstrengen av Gaula. I tillegg ble åtte stasjoner i sidevassdraget Sokna, fire stasjoner i sidevassdraget Bua, og til sammen 13 stasjoner i sidevassdragene Forda, Herjåa, Hesja, Holda, Lea og Gaua undersøkt. Det var betydelige variasjoner i forekomst av ungfisk av laks og aure i hovedstrengen av Gaula. Det ble fanget årsyngel (0+) av laks og lakseparr (≥ 1+) på 14 av de 15 undersøkte stasjonene. Det var lavere tetthet av lakseparr i nedre enn i midtre del av hovedstrengen, mens det for laksyngel var mer jevnt fordelt. For vassdraget sett under ett ble de høyeste tetthetene av lakseparr funnet i Sokna og i Forda. Høyeste tetthet av laksyngel ble funnet rett oppstrøms utløpet av Kaldvella (stasjon 6), ved Støren og i Sokna. I hovedstrengen av Gaula varierte tetthet av laksyngel i 2016 en del mellom områder. På det nederste området i Gaula ved Melhus, var tettheten den laveste som er registrert i perioden 2013-2016. For område fra Kvålsbrua og opp til Gaulfossen, og område fra Støren og opp til Singsås, var tettheten den høyeste i samme periode. Områdene fra Gaulfossen og opp til Støren hadde tettheter omtrent på samme nivå som 2014 og 2015. Resultatene tyder på en vesentlig høyere gyteaktivitet hos laks i vassdraget høsten 2015 enn i 2012 og 2013. Det bildet samsvarer godt med resultatene fra gytegroptellingene i perioden 2012 – 2014, men ikke med 2015. Det er uklart hva denne forskjellen i antall gytegroper registret høsten 2015 og andel laksyngel året etter skyldes. At det bare ble registret 15 og 3 gytegroper i henholdsvis område nedre 2 og midtre 1 høsten 2015, mens årsyngeltettheten av laks året etter er på nivå med år det ble registrert ± 100 gytegroper på de samme områdene, tyder imidlertid på at tellingene er blitt gjennomført for tidlig eller at ikke alle gytegroper er blitt registrert. Tettheten av årsyngel av laks var gjennomgående betydelig høyere i Sokna enn i Gaula, med en gjennomsnittlig estimert tetthet på henholdsvis 102,5 og 45,2 individer per 100 m². I Bua var det i 2016 varierende tettheter av laksunger på de ulike stasjonene, og samlet sett var registrert tetthet av laksyngel i 2016 det laveste som er registrert i perioden 2013-2016. På de tre stasjonene ovenfor Gammelbrufossen ble det bare funnet en årsyngel av laks, mens det på den nederste stasjonen som ligger ca. én kilometer opp i vassdraget ble funnet en tetthet på 39,6 indi-vider av laksyngel per 100 m². Registrert tetthet av årsyngel av laks varierte en del, både innen- og mellom vassdrag på de 13 stasjonene som ble avfisket i sideelvene Forda, Herjåa, Hesja, Holda, Lea og Gaua. Med unntak av den øverste stasjonen i Forda og den nederst i Holda, var registrert tetthet en del lavere enn forventet, og da spesielt i Hesja, men også Lea og Gaua.© Norsk institutt for naturforskning Publikasjonen kan siteres fritt med kildeangivels

Detailed stratified GWAS analysis for severe COVID-19 in four European populations

Given the highly variable clinical phenotype of Coronavirus disease 2019 (COVID-19), a deeper analysis of the host genetic contribution to severe COVID-19 is important to improve our understanding of underlying disease mechanisms. Here, we describe an extended GWAS meta-analysis of a well-characterized cohort of 3255 COVID-19 patients with respiratory failure and 12 488 population controls from Italy, Spain, Norway and Germany/Austria, including stratified analyses based on age, sex and disease severity, as well as targeted analyses of chromosome Y haplotypes, the human leukocyte antigen (HLA) region and the SARS-CoV-2 peptidome. By inversion imputation, we traced a reported association at 17q21.31 to a ~ 0.9-Mb inversion polymorphism that creates two highly differentiated haplotypes and characterized the potential effects of the inversion in detail. Our data, together with the 5th release of summary statistics from the COVID-19 Host Genetics Initiative including non-Caucasian individuals, also identified a new locus at 19q13.33, including NAPSA, a gene which is expressed primarily in alveolar cells responsible for gas exchange in the lung