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Nature Methods是生物学领域的一本权威期刊。由Springer Nature出版社出版。该期刊主要发表生物学领域的原创性研究成果。创刊于2004年,是生物学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载生物-生化研究方法及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展,更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准,确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外,该刊同时被SCIE数据库收录,并被划分为中科院SCI1区期刊,相当于A级期刊(最高刊物级别),它始终坚持创新,不断专注于发布高度有价值的研究成果,不断推动生物学领域的进步。
同时,我们注重来稿文章表述的清晰度,以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此,我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 约1.0个月 。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑,建议您在提交前主动与期刊主编取得联系,或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向,为您推荐最为合适的期刊,助力您顺利投稿,实现学术成果的顺利发表。
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
生物学 | 1区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
生物学 | 1区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
生物学 | 1区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
生物 | 1区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
生物学 | 1区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
生物学 | 1区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1区 | 是 | 否 |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 1 / 85 |
99.4% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 1 / 85 |
99.41% |
学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小类:Biochemistry | Q1 | 1 / 438 |
99% |
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小类:Molecular Biology | Q1 | 2 / 410 |
99% |
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小类:Biotechnology | Q1 | 2 / 311 |
99% |
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小类:Cell Biology | Q1 | 2 / 285 |
99% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年发文量 | 156 | 167 | 128 | 157 | 141 | 155 | 142 | 147 | 147 | 193 |
国家/地区 | 数量 |
USA | 375 |
GERMANY (FED REP GER) | 128 |
England | 77 |
CHINA MAINLAND | 61 |
Switzerland | 58 |
Canada | 50 |
France | 41 |
Netherlands | 29 |
Japan | 27 |
Sweden | 24 |
机构 | 数量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 87 |
HARVARD UNIVERSITY | 66 |
HOWARD HUGHES MEDICAL INSTITUTE | 52 |
STANFORD UNIVERSITY | 49 |
MAX PLANCK SOCIETY | 48 |
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (MIT) | 47 |
EUROPEAN MOLECULAR BIOLOGY LABORATORY (EMBL) | 37 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 30 |
HELMHOLTZ ASSOCIATION | 27 |
COLUMBIA UNIVERSITY | 25 |
文章名称 | 引用次数 |
U-Net: deep learning for cell counting, detection, and morphometry | 151 |
Species-level functional profiling of metagenomes and metatranscriptomes | 139 |
Accurate detection of complex structural variations using single-molecule sequencing | 126 |
ilastik: interactive machine learning for (bio) image analysis | 114 |
fMRIPrep: a robust preprocessing pipeline for functional MRI | 114 |
Fast, sensitive and accurate integration of single-cell data with Harmony | 104 |
Strelka2: fast and accurate calling of germline and somatic variants | 102 |
Deep generative modeling for single-cell transcriptomics | 93 |
Highly parallel direct RNA sequencing on an array of nanopores | 92 |
Acoustic tweezers for the life sciences | 90 |
SCIE
影响因子 1.1
CiteScore 2.4
SCIE
影响因子 2.6
CiteScore 6.6
SCIE
影响因子 2.9
CiteScore 5.2
SCIE
CiteScore 9.1
SCIE
CiteScore 3.7
SCIE
影响因子 9.4
CiteScore 15.7
SCIE
影响因子 2.6
CiteScore 4.5
SCIE
影响因子 1.7
CiteScore 3.3
SCIE
影响因子 3.1
CiteScore 5.2
SCIE
影响因子 1.8
CiteScore 3.7
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