Methods
  • 数据库收录SCIE
  • 创刊年份1990年
  • 年发文量115
  • H-index132

Methods

期刊中文名:方法ISSN:1046-2023E-ISSN:1095-9130

该杂志国际简称:METHODS,是由出版商Academic Press Inc.出版的一本致力于发布生物学研究新成果的的专业学术期刊。该杂志以BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS研究为重点,主要发表刊登有创见的学术论文文章、行业最新科研成果,扼要报道阶段性研究成果和重要研究工作的最新进展,选载对学科发展起指导作用的综述与专论,促进学术发展,为广大读者服务。该刊是一本国际优秀杂志,在国际上有很高的学术影响力。

基本信息:
期刊简称:METHODS
是否OA:未开放
是否预警:
Gold OA文章占比:25.00%
出版信息:
出版地区:UNITED STATES
出版周期:Monthly
出版语言:English
出版商:Academic Press Inc.
评价信息:
中科院分区:3区
JCR分区:Q1
影响因子:4.2
CiteScore:9.8
投稿咨询 加急咨询

发表咨询:400-888-7501

杂志介绍 中科院JCR分区 JCR分区 CiteScore 投稿经验

杂志介绍

Methods杂志介绍

《Methods》是一本以English为主的未开放获取国际优秀期刊,中文名称方法,本刊主要出版、报道生物学-BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS领域的研究动态以及在该领域取得的各方面的经验和科研成果,介绍该领域有关本专业的最新进展,探讨行业发展的思路和方法,以促进学术信息交流,提高行业发展。该刊已被国际权威数据库SCIE收录,为该领域相关学科的发展起到了良好的推动作用,也得到了本专业人员的广泛认可。该刊最新影响因子为4.2,最新CiteScore 指数为9.8。

本刊近期中国学者发表的论文主要有:

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

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

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

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

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

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

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

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

英文介绍

Methods杂志英文介绍

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.

中科院SCI分区

Methods杂志中科院分区信息

2023年12月升级版
综述:
TOP期刊:
大类:生物学 3区
小类:

BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法 3区

BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
生化与分子生物学 3区

2022年12月升级版
综述:
TOP期刊:
大类:生物学 3区
小类:

BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法 3区

BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
生化与分子生物学 4区

2021年12月旧的升级版
综述:
TOP期刊:
大类:生物学 3区
小类:

BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法 3区

BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
生化与分子生物学 3区

2021年12月基础版
综述:
TOP期刊:
大类:生物 3区
小类:

BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法 2区

BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
生化与分子生物学 3区

2021年12月升级版
综述:
TOP期刊:
大类:生物学 3区
小类:

BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法 3区

BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
生化与分子生物学 3区

2020年12月旧的升级版
综述:
TOP期刊:
大类:生物学 3区
小类:

BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法 3区

BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
生化与分子生物学 4区

中科院SCI分区:是中国科学院文献情报中心科学计量中心的科学研究成果。期刊分区表自2004年开始发布,延续至今;2019年推出升级版,实现基础版、升级版并存过渡,2022年只发布升级版,期刊分区表数据每年底发布。 中科院分区为4个区。中科院分区采用刊物前3年影响因子平均值进行分区,即前5%为该类1区,6%~20%为2区、21%~50%为3区,其余的为4区。1区和2区杂志很少,杂志质量相对也高,基本都是本领域的顶级期刊。

JCR分区(2023-2024年最新版)

Methods杂志 JCR分区信息

按JIF指标学科分区
学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
收录子集:SCIE
分区:Q1
排名:13 / 85
百分位:

85.3%

学科:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
收录子集:SCIE
分区:Q2
排名:88 / 313
百分位:

72%

按JCI指标学科分区
学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
收录子集:SCIE
分区:Q1
排名:7 / 85
百分位:

92.35%

学科:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
收录子集:SCIE
分区:Q1
排名:44 / 313
百分位:

86.1%

JCR分区:JCR分区来自科睿唯安公司,JCR是一个独特的多学科期刊评价工具,为唯一提供基于引文数据的统计信息的期刊评价资源。每年发布的JCR分区,设置了254个具体学科。JCR分区根据每个学科分类按照期刊当年的影响因子高低将期刊平均分为4个区,分别为Q1、Q2、Q3和Q4,各占25%。JCR分区中期刊的数量是均匀分为四个部分的。

CiteScore 评价数据(2024年最新版)

Methods杂志CiteScore 评价数据

  • CiteScore 值:9.8
  • SJR:1.162
  • SNIP:0.92
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小类:General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology Q1 36 / 221

83%

大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小类:Molecular Biology Q1 79 / 410

80%

历年影响因子和期刊自引率

投稿经验

Methods杂志投稿经验

该杂志是一本国际优秀杂志,在国际上有较高的学术影响力,行业关注度很高,已被国际权威数据库SCIE收录,该杂志在BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS综合专业领域专业度认可很高,对稿件内容的创新性和学术性要求很高,作为一本国际优秀杂志,一般投稿过审时间都较长,投稿过审时间平均 一般,3-8周 约11.3周,如果想投稿该刊要做好时间安排。版面费不祥。该杂志近两年未被列入预警名单,建议您投稿。如您想了解更多投稿政策及投稿方案,请咨询客服。

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