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《Proteins-structure Function And Bioinformatics》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:04:18 280人看過

《Proteins-structure Function And Bioinformatics》雜志收稿范圍涵蓋生物學全領(lǐng)域,此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細分領(lǐng)域中學術(shù)影響力較大,專業(yè)度認可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

平均審稿速度 一般,3-6周 ,影響因子指數(shù)3.2。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單,廣大學者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:WILEY-LISS, DIV JOHN WILEY & SONS INC, 111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 07030

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 178 182
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
25.38% 3.2 0.13...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預警名單(試行)》名單:
93.41% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標和發(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):

發(fā)文統(tǒng)計

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

國家/地區(qū) 數(shù)量
USA 206
India 57
CHINA MAINLAND 49
England 46
GERMANY (FED REP GER) 41
France 28
Japan 24
Switzerland 24
Italy 20
South Korea 17

2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機構(gòu) 數(shù)量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 30
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 23
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 17
UNIVERSITY OF WASHINGTON 16
SWISS INSTITUTE OF BIOINFORMATIC... 14
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY S... 13
UNIVERSITY OF MISSOURI SYSTEM 12
UNIVERSITY OF LONDON 11
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM 11
STATE UNIVERSITY OF NEW YORK (SU... 10

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
PROTEINS 531
NUCLEIC ACIDS RES 286
J MOL BIOL 277
P NATL ACAD SCI USA 266
BIOINFORMATICS 261
J BIOL CHEM 156
BIOCHEMISTRY-US 125
ACTA CRYSTALLOGR D 116
NATURE 100
PLOS ONE 99

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
SCI REP-UK 573
PROTEINS 531
J CHEM INF MODEL 388
INT J MOL SCI 380
J PHYS CHEM B 358
J CHEM THEORY COMPUT 269
BIOINFORMATICS 264
MOLECULES 193
NUCLEIC ACIDS RES 180
PHYS CHEM CHEM PHYS 180

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
Critical assessment of methods o... 55
NetSurfP-2.0: Improved predictio... 48
Critical assessment of methods o... 38
Protein structure prediction usi... 30
Assessment of contact prediction... 29
Template-based and free modeling... 25
Protein tertiary structure model... 25
Deep-learning contact-map guided... 22
The challenge of modeling protei... 21
Blind prediction of homo- and he... 20

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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