Journal Title：Nature Methods
Nature Methods is a forum for the publication of novel methods and significant improvements to tried-and-tested basic research techniques in the life sciences. This monthly publication is aimed at a broad, interdisciplinary audience of academic and industry researchers actively involved in laboratory practice. It provides them with new tools to conduct their research and places a strong emphasis on the immediate practical relevance of the work presented.
The journal publishes primary research papers as well as overviews of recent technical and methodological developments. We are actively seeking primary methods papers of relevance to the biological and biomedical sciences, including methods grounded in chemistry that have a practical application to the study of biological problems.
《自然方法》是發(fā)表新方法和對(duì)生命科學(xué)領(lǐng)域久經(jīng)考驗(yàn)的基礎(chǔ)研究技術(shù)的重大改進(jìn)的論壇。該月刊面向廣泛、跨學(xué)科的學(xué)術(shù)和行業(yè)研究人員，他們積極參與實(shí)驗(yàn)室實(shí)踐。它為他們提供開(kāi)展研究的新工具，并高度強(qiáng)調(diào)所呈現(xiàn)工作的直接實(shí)際意義。
該期刊發(fā)表主要研究論文以及最新技術(shù)和方法發(fā)展概述。我們正在積極尋找與生物和生物醫(yī)學(xué)相關(guān)的主要方法論文，包括以化學(xué)為基礎(chǔ)的、對(duì)生物問(wèn)題研究有實(shí)際應(yīng)用的方法。
Nature Methods創(chuàng)刊于2004年，由Springer Nature出版商出版，收稿方向涵蓋生物 - 生化研究方法全領(lǐng)域，在行業(yè)領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力很大，屬于TOP期刊，國(guó)際一流期刊，關(guān)注度和專業(yè)度非常高，所以對(duì)原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性很高，過(guò)審難度很高，如果您有志于TOP期刊，建議關(guān)注此刊。平均審稿速度 約1.0個(gè)月 ，影響因子指數(shù)36.1，該期刊近期沒(méi)有被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單，廣大學(xué)者值得一試。
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物學(xué) | 1區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1區(qū) | 是 | 否 |
名詞解釋：
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū)，基礎(chǔ)版分為13個(gè)大類學(xué)科，然后按照各類期刊影響因子分別將每個(gè)類別分為四個(gè)區(qū)，影響因子5%為1區(qū)，6%-20%為2區(qū)，21%-50%為3區(qū)，其余為4區(qū)。
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物學(xué) | 1區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物學(xué) | 1區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物 | 1區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物學(xué) | 1區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 生物學(xué) | 1區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1區(qū) | 是 | 否 |
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 1 / 85 |
99.4% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 1 / 85 |
99.41% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫(kù)，Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息，來(lái)自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分，根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會(huì)在高分區(qū)中，最后的劃分結(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||||||
| 58.7 | 14.796 | 11.172 |
|
名詞解釋：
CiteScore：衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級(jí)衡量經(jīng)過(guò)加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來(lái)源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。
| 是否OA開(kāi)放訪問(wèn)： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開(kāi)放 | 257 | 193 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來(lái)源于搜索引擎）: | 開(kāi)源占比（OA被引用占比）： |
| 33.54% | 36.1 | 0.17... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國(guó)際期刊預(yù)警名單（試行）》名單： |
| 97.41% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)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 |
2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 87 |
| HARVARD UNIVERSITY | 66 |
| HOWARD HUGHES MEDICAL INSTITUTE | 52 |
| STANFORD UNIVERSITY | 49 |
| MAX PLANCK SOCIETY | 48 |
| MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHN... | 47 |
| EUROPEAN MOLECULAR BIOLOGY LABOR... | 37 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 30 |
| HELMHOLTZ ASSOCIATION | 27 |
| COLUMBIA UNIVERSITY | 25 |
近年引用統(tǒng)計(jì)：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| NAT METHODS | 693 |
| NATURE | 378 |
| SCIENCE | 305 |
| P NATL ACAD SCI USA | 286 |
| CELL | 282 |
| NAT BIOTECHNOL | 213 |
| BIOINFORMATICS | 163 |
| NUCLEIC ACIDS RES | 161 |
| NAT COMMUN | 158 |
| ELIFE | 100 |
近年被引用統(tǒng)計(jì)：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| SCI REP-UK | 2698 |
| NAT COMMUN | 2509 |
| ELIFE | 1049 |
| FRONT MICROBIOL | 894 |
| CELL REP | 820 |
| NUCLEIC ACIDS RES | 794 |
| PLOS ONE | 791 |
| INT J MOL SCI | 693 |
| NAT METHODS | 693 |
| BIOINFORMATICS | 650 |
近年文章引用統(tǒng)計(jì)：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| U-Net: deep learning for cell co... | 151 |
| Species-level functional profili... | 139 |
| Accurate detection of complex st... | 126 |
| ilastik: interactive machine lea... | 114 |
| fMRIPrep: a robust preprocessing... | 114 |
| Fast, sensitive and accurate int... | 104 |
| Strelka2: fast and accurate call... | 102 |
| Deep generative modeling for sin... | 93 |
| Highly parallel direct RNA seque... | 92 |
| Acoustic tweezers for the life s... | 90 |
| 同小類學(xué)科的其他優(yōu)質(zhì)期刊 | 影響因子 | 中科院分區(qū) |
| Genes | 2.8 | 3區(qū) |
| Annual Review Of Genetics | 8.7 | 1區(qū) |
| Behaviour | 1.2 | 4區(qū) |
| Microbiological Research | 6.1 | 1區(qū) |
| Zebrafish | 1.4 | 4區(qū) |
| Cells | 5.1 | 2區(qū) |
| Biological Trace Element Research | 3.4 | 3區(qū) |
| Peerj | 2.3 | 3區(qū) |
| Molecular Genetics And Metabolism | 3.7 | 2區(qū) |
| Gene | 2.6 | 3區(qū) |
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