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當前位置: 首頁 SCI期刊 SCIE期刊 生物學 中科院3區 JCRQ1 期刊介紹(非官網)
Methods

MethodsSCIE

國際簡稱:METHODS  參考譯名:方法

  • 中科院分區

    3區

  • CiteScore分區

    Q1

  • JCR分區

    Q1

基本信息:
ISSN:1046-2023
E-ISSN:1095-9130
是否OA:未開放
是否預警:否
TOP期刊:否
出版信息:
出版地區:UNITED STATES
出版商:Academic Press Inc.
出版語言:English
出版周期:Monthly
出版年份:1990
研究方向:生物-生化研究方法
評價信息:
影響因子:4.2
H-index:132
CiteScore指數:9.8
SJR指數:1.162
SNIP指數:0.92
發文數據:
Gold OA文章占比:25.00%
研究類文章占比:99.13%
年發文量:115
自引率:0.0208...
開源占比:0.1583
出版撤稿占比:0
出版國人文章占比:0.08
OA被引用占比:0.1608...
英文簡介 期刊介紹 CiteScore數據 中科院SCI分區 JCR分區 發文數據 常見問題

英文簡介Methods期刊介紹

Methods focuses on rapidly developing techniques in the experimental biological and medical sciences.

Each topical issue, organized by a guest editor who is an expert in the area covered, consists solely of invited quality articles by specialist authors, many of them reviews. Issues are devoted to specific technical approaches with emphasis on clear detailed descriptions of protocols that allow them to be reproduced easily. The background information provided enables researchers to understand the principles underlying the methods; other helpful sections include comparisons of alternative methods giving the advantages and disadvantages of particular methods, guidance on avoiding potential pitfalls, and suggestions for troubleshooting.

期刊簡介Methods期刊介紹

《Methods》自1990出版以來,是一本生物學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果,并為生物學各個領域的原創研究提供一個展示平臺,以促進生物學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解,或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道生物學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權威數據庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點:

Cite Score數據(2024年最新版)Methods Cite Score數據

  • CiteScore:9.8
  • SJR:1.162
  • SNIP:0.92
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology Q1 36 / 221

83%

大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Molecular Biology Q1 79 / 410

80%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區Methods 中科院分區

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:否
大類學科 分區 小類學科 分區
生物學 3區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY 生化與分子生物學 3區 3區

中科院分區表 是以客觀數據為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據,得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次,類似于“優、良、及格”等。最開始,這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Methods JCR分區

2023-2024 年最新版
按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 13 / 85

85.3%

學科:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY SCIE Q2 88 / 313

72%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 7 / 85

92.35%

學科:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY SCIE Q1 44 / 313

86.1%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區,這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發文數據

2023-2024 年國家/地區發文量統計
  • 國家/地區數量
  • USA285
  • GERMANY (FED REP GER)62
  • CHINA MAINLAND58
  • England52
  • France37
  • Canada27
  • South Korea18
  • Japan16
  • Australia15
  • Italy15

本刊中國學者近年發表論文

  • 1、A lightweight network for COVID-19 detection in X-ray images

    Author: Shi, Yong; Tang, Anda; Xiao, Yang; Niu, Lingfeng

    Journal: METHODS. 2023; Vol. 209, Issue , pp. 29-37. DOI: 10.1016/j.ymeth.2022.11.004

  • 2、Identification of adaptor proteins by incorporating deep learning and PSSM profiles

    Author: Gao, Wentao; Xu, Dali; Li, Hongfei; Du, Junping; Wang, Guohua; Li, Dan

    Journal: METHODS. 2023; Vol. 209, Issue , pp. 10-17. DOI: 10.1016/j.ymeth.2022.11.001

  • 3、DNN-PNN: A parallel deep neural network model to improve anticancer drug sensitivity

    Author: Chen, Siqi; Yang, Yang; Zhou, Haoran; Sun, Qisong; Su, Ran

    Journal: METHODS. 2023; Vol. 209, Issue , pp. 1-9. DOI: 10.1016/j.ymeth.2022.11.002

  • 4、Fluorescent molecular probes for imaging and detection of oxidases and peroxidases in biological samples

    Author: Zhou, Jiaying; Geng, Yujie; Wang, Zhuo

    Journal: METHODS. 2023; Vol. 210, Issue , pp. 20-35. DOI: 10.1016/j.ymeth.2023.01.002

  • 5、Explore drug-like space with deep generative models

    Author: Wang, Jianmin; Mao, Jiashun; Wang, Meng; Le, Xiangyang; Wang, Yunyun

    Journal: METHODS. 2023; Vol. 210, Issue , pp. 52-59. DOI: 10.1016/j.ymeth.2023.01.004

  • 6、Predicting latent lncRNA and cancer metastatic event associations via variational graph auto-encoder

    Author: Zhu, Yuan; Zhang, Feng; Zhang, Shihua; Yi, Ming

    Journal: METHODS. 2023; Vol. 211, Issue , pp. 1-9. DOI: 10.1016/j.ymeth.2023.01.006

  • 7、DNMG: Deep molecular generative model by fusion of 3D information for de novo drug design

    Author: Song, Tao; Ren, Yongqi; Wang, Shuang; Han, Peifu; Wang, Lulu; Li, Xue; Rodriguez-Paton, Alfonso

    Journal: METHODS. 2023; Vol. 211, Issue , pp. 10-22. DOI: 10.1016/j.ymeth.2023.02.001

  • 8、A deep learning based two-layer predictor to identify enhancers and their strength

    Author: Zhu, Di; Yang, Wen; Xu, Dali; Li, Hongfei; Zhao, Yuming; Li, Dan

    Journal: METHODS. 2023; Vol. 211, Issue , pp. 23-30. DOI: 10.1016/j.ymeth.2023.01.007

投稿常見問題

通訊方式:ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE, 525 B ST, STE 1900, SAN DIEGO, USA, CA, 92101-4495。

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