Bibcode
                                    
                            Saifollahi, Teymoor; Zaritsky, Dennis; Trujillo, Ignacio; Peletier, Reynier F.; Knapen, Johan H.; Amorisco, Nicola; Beasley, Michael A.; Donnerstein, Richard
    Referencia bibliográfica
                                    Monthly Notices of the Royal Astronomical Society
Fecha de publicación:
    
                        4
            
                        2022
            
  Número de citas
                                    53
                            Número de citas referidas
                                    48
                            Descripción
                                    We present an analysis of Hubble Space Telescope observations of globular clusters (GCs) in six ultradiffuse galaxies (UDGs) in the Coma cluster, a sample that represents UDGs with large effective radii (Re), and use the results to evaluate competing formation models. We eliminate two significant sources of systematic uncertainty in the determination of the number of GCs, NGC by using sufficiently deep observations that (i) reach the turnover of the globular cluster luminosity function (GCLF) and (ii) provide a sufficient number of GCs with which to measure the GC number radial distribution. We find that NGC for these galaxies is on average ~ 20, which implies an average total mass, Mtotal, ~ 1011 M⊙ when applying the relation between NGC and Mtotal. This value of NGC lies at the upper end of the range observed for dwarf galaxies of the same stellar mass and is roughly a factor of two larger than the mean. The GCLF, radial profile, and average colour are more consistent with those observed for dwarf galaxies than with those observed for the more massive (L*) galaxies, while both the radial and azimuthal GC distributions closely follow those of the stars in the host galaxy. Finally, we discuss why our observations, specifically the GC number and GC distribution around these six UDGs, pose challenges for several of the currently favoured UDG formation models.
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