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雜志簡介中科院分區 JCR分區 CiteScore 發文統計通訊方式相關雜志期刊導航

Nature Methods 雜志簡介

《Nature Methods》重點專注發布生物-生化研究方法領域的新研究，旨在促進和傳播該領域相關的新技術和新知識。鼓勵該領域研究者詳細地發表他們的高質量實驗研究和理論結果。根據網友分享的投稿經驗，平均審稿速度為約1.0個月。該雜志創刊至今，在生物-生化研究方法領域，影響力非凡，對來稿文章質量要求很高，稿件投稿過審難度很大，刊登文章的學術水平和編輯質量在同類雜志中均名列前茅。如果你想在該雜志上發表論文，你可以向編輯部提交文章，但文章必須具有重要意義并代表該領域專業的發展。我們歡迎廣大同領域的研究者提交投稿。

Nature Methods 雜志中科院分區

中科院SCI分區數據

中科院SCI期刊分區（2023年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
生物學	1區	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法	1區	是	否

中科院SCI期刊分區（2022年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
生物學	1區	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法	1區	是	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
生物學	1區	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法	1區	是	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月基礎版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
生物	1區	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法	1區	是	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
生物學	1區	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法	1區	是	否

中科院SCI期刊分區（2020年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
生物學	1區	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法	1區	是	否

中科院分區趨勢圖

影響因子趨勢圖

中科院JCR分區：中科院JCR期刊分區（又稱分區表、分區數據）是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標，一般而言，發表在1區和2區的SCI論文，通常被認為是該學科領域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數據，現已成為國際上通用的期刊評價指標，不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標，而且也是測度期刊的學術水平，乃至論文質量的重要指標。

Nature Methods 雜志JCR分區

Web of Science 數據庫（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	1 / 85	99.4%

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	1 / 85	99.41%

Nature Methods CiteScore 評價數據（2024年最新版）

CiteScore：58.7
SJR：14.796
SNIP：11.172

CiteScore 排名

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類：Biochemistry	Q1	1 / 438	99%
大類：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類：Molecular Biology	Q1	2 / 410	99%
大類：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類：Biotechnology	Q1	2 / 311	99%
大類：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類：Cell Biology	Q1	2 / 285	99%

CiteScore趨勢圖

年發文量趨勢圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發布的一個評價學術期刊質量的指標，該指標是指期刊發表的單篇文章平均被引用次數。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現期刊質量的重要指標，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Nature Methods 雜志發文統計

文章名稱引用次數
U-Net: deep learning for cell counting, detection, and morphometry151
Species-level functional profiling of metagenomes and metatranscriptomes139
Accurate detection of complex structural variations using single-molecule sequencing126
ilastik: interactive machine learning for (bio) image analysis114
fMRIPrep: a robust preprocessing pipeline for functional MRI114
Fast, sensitive and accurate integration of single-cell data with Harmony104
Strelka2: fast and accurate calling of germline and somatic variants102
Deep generative modeling for single-cell transcriptomics93
Highly parallel direct RNA sequencing on an array of nanopores92
Acoustic tweezers for the life sciences90
國家/地區發文量
USA375
GERMANY (FED REP GER)128
England77
CHINA MAINLAND61
Switzerland58
Canada50
France41
Netherlands29
Japan27
Sweden24
機構發文發文量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM87
HARVARD UNIVERSITY66
HOWARD HUGHES MEDICAL INSTITUTE52
STANFORD UNIVERSITY49
MAX PLANCK SOCIETY48
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (MIT)47
EUROPEAN MOLECULAR BIOLOGY LABORATORY (EMBL)37
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)30
HELMHOLTZ ASSOCIATION27
COLUMBIA UNIVERSITY25

Nature Methods 雜志社通訊方式

《Nature Methods》雜志通訊方式為：NATURE PUBLISHING GROUP, MACMILLAN BUILDING, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。詳細征稿細則請查閱雜志社征稿要求。本站可提供SCI投稿輔導服務，SCI檢索，確保稿件信息安全保密，合乎學術規范，詳情請咨詢客服。