當前位置: 首頁 SCI期刊 SCIE期刊 生物學 中科院1區 JCRQ1 期刊介紹(非官網)
    Nature Methods

    Nature MethodsSCIE

    國際簡稱:NAT METHODS  參考譯名:自然方法

    • 中科院分區

      1區

    • CiteScore分區

      Q1

    • JCR分區

      Q1

    基本信息:
    ISSN:1548-7091
    E-ISSN:1548-7105
    是否OA:未開放
    是否預警:否
    TOP期刊:是
    出版信息:
    出版地區:UNITED STATES
    出版商:Springer Nature
    出版語言:English
    出版周期:Monthly
    出版年份:2004
    研究方向:生物-生化研究方法
    評價信息:
    影響因子:36.1
    H-index:257
    CiteScore指數:58.7
    SJR指數:14.796
    SNIP指數:11.172
    發文數據:
    Gold OA文章占比:33.54%
    研究類文章占比:97.41%
    年發文量:193
    自引率:0.0166...
    開源占比:0.1789
    出版撤稿占比:0
    出版國人文章占比:0.06
    OA被引用占比:0.1385...
    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Nature Methods期刊介紹

    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.

    期刊簡介Nature Methods期刊介紹

    《Nature Methods》自2004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)Nature Methods Cite Score數據

    • CiteScore:58.7
    • SJR:14.796
    • SNIP:11.172
    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 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Nature Methods 中科院分區

    中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:是
    大類學科 分區 小類學科 分區
    生物學 1區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 1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Nature 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 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%

    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
    • USA375
    • GERMANY (FED REP GER)128
    • England77
    • CHINA MAINLAND61
    • Switzerland58
    • Canada50
    • France41
    • Netherlands29
    • Japan27
    • Sweden24

    本刊中國學者近年發表論文

    • 1、Engineering of NEMO as calcium indicators with large dynamics and high sensitivity

      Author: Li, Jia; Shang, Ziwei; Chen, Jia-Hui; Gu, Wenjia; Yao, Li; Yang, Xin; Sun, Xiaowen; Wang, Liuqing; Wang, Tianlu; Liu, Siyao; Li, Jiajing; Hou, Tingting; Xing, Dajun; Gill, Donald L.; Li, Jiejie; Wang, Shi-Qiang; Hou, Lijuan; Zhou, Yubin; Tang, Ai-Hui; Zhang, Xiaohui; Wang, Youjun

      Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s41592-023-01852-9

    • 2、Uniform thin ice on ultraflat graphene for high-resolution cryo-EM

      Author: Zheng, Liming; Liu, Nan; Gao, Xiaoyin; Zhu, Wenqing; Liu, Kun; Wu, Cang; Yan, Rui; Zhang, Jincan; Gao, Xin; Yao, Yating; Deng, Bing; Xu, Jie; Lu, Ye; Liu, Zhongmin; Li, Mengsen; Wei, Xiaoding; Wang, Hong-Wei; Peng, Hailin

      Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. 20, Issue 1, pp. 123-+. DOI: 10.1038/s41592-022-01693-y

    • 3、Integrated multimodality microscope for accurate and efficient target-guided cryo-lamellae preparation

      Author: Li, Weixing; Lu, Jing; Xiao, Ke; Zhou, Maoge; Li, Yuanyuan; Zhang, Xiang; Li, Zhixun; Gu, Lusheng; Xu, Xiaojun; Guo, Qiang; Xu, Tao; Ji, Wei

      Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s41592-022-01749-z

    • 4、ELI trifocal microscope: a precise system to prepare target cryo-lamellae for in situ cryo-ET study

      Author: Li, Shuoguo; Wang, Ziyan; Jia, Xing; Niu, Tongxin; Zhang, Jianguo; Yin, Guoliang; Zhang, Xiaoyun; Zhu, Yun; Ji, Gang; Sun, Fei

      Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. 20, Issue 2, pp. 276-+. DOI: 10.1038/s41592-022-01748-0

    • 5、SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data

      Author: Yuan, Zhiyuan; Pan, Wentao; Zhao, Xuan; Zhao, Fangyuan; Xu, Zhimeng; Li, Xiu; Zhao, Yi; Zhang, Michael Q.; Yao, Jianhua

      Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. 20, Issue 3, pp. 387-+. DOI: 10.1038/s41592-023-01773-7

    • 6、Miniature three-photon microscopy maximized for scattered fluorescence collection

      Author: Zhao, Chunzhu; Chen, Shiyuan; Zhang, Lifeng; Zhang, Dong; Wu, Runlong; Hu, Yanhui; Zeng, Fengqingyang; Li, Yijun; Wu, Dakun; Yu, Fei; Zhang, Yunfeng; Zhang, Jue; Chen, Liangyi; Wang, Aimin; Cheng, Heping

      Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s41592-023-01777-3

    • 7、Mesoscale volumetric light-field (MesoLF) imaging of neuroactivity across cortical areas at 18 Hz

      Author: Noebauer, Tobias; Zhang, Yuanlong; Kim, Hyewon; Vaziri, Alipasha

      Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s41592-023-01789-z

    • 8、Field-dependent deep learning enables high-throughput whole-cell 3D super-resolution imaging

      Author: Fu, Shuang; Shi, Wei; Luo, Tingdan; He, Yingchuan; Zhou, Lulu; Yang, Jie; Yang, Zhichao; Liu, Jiadong; Liu, Xiaotian; Guo, Zhiyong; Yang, Chengyu; Liu, Chao; Huang, Zhen-li; Ries, Jonas; Zhang, Mingjie; Xi, Peng; Jin, Dayong; Li, Yiming

      Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. 20, Issue 3, pp. 459-+. DOI: 10.1038/s41592-023-01775-5

    投稿常見問題

    通訊方式:NATURE PUBLISHING GROUP, MACMILLAN BUILDING, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。

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