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    蛋白質-結構功能與生物信息學

    英文名稱:Proteins-structure Function And Bioinformatics   國際簡稱:PROTEINS
    《Proteins-structure Function And Bioinformatics》雜志由Wiley-Liss Inc.出版社出版,本刊創刊于1986年,發行周期Semimonthly,每期雜志都匯聚了全球生物學領域的最新研究成果,包括原創論文、綜述文章、研究快報等多種形式,內容涵蓋了生物學的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學術視野,為生物學-BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY事業的進步提供了有力的支撐。
    中科院分區
    生物學
    大類學科
    0887-3585
    ISSN
    1097-0134
    E-ISSN
    預計審稿速度: 一般,3-6周
    雜志簡介 期刊指數 WOS分區 中科院分區 CiteScore 學術指標 高引用文章

    蛋白質-結構功能與生物信息學雜志簡介

    出版商:Wiley-Liss Inc.
    出版語言:English
    TOP期刊:
    出版地區:UNITED STATES
    是否預警:

    是否OA:未開放

    出版周期:Semimonthly
    出版年份:1986
    中文名稱:蛋白質-結構功能與生物信息學

    蛋白質-結構功能與生物信息學(國際簡稱PROTEINS,英文名稱Proteins-structure Function And Bioinformatics)是一本未開放獲取(OA)國際期刊,自1986年創刊以來,始終站在生物學研究的前沿。該期刊致力于發表在生物學領域各個方面達到最高科學標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學科的發展趨勢,為生物學事業的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業道德標準,對于任何形式的抄襲行為,無論是文字還是圖形,一旦查實,均可能導致稿件被拒絕。

    近年來,來自USA、India、CHINA MAINLAND、England、GERMANY (FED REP GER)、France、Japan、Switzerland、Italy、South Korea等國家和地區的研究者在《Proteins-structure Function And Bioinformatics》上發表了大量的高質量文章。該期刊內容豐富,包括原創研究、綜述文章、專題觀點、論文預覽、專家意見等多種類型,旨在為全球該領域研究者提供廣泛的學術交流平臺和靈感來源。

    在過去幾年中,該期刊保持了穩定的發文量和綜述量,具體數據如下:

    2014年:發表文章319篇、2015年:發表文章196篇、2016年:發表文章155篇、2017年:發表文章190篇、2018年:發表文章148篇、2019年:發表文章113篇、2020年:發表文章194篇、2021年:發表文章207篇、2022年:發表文章135篇、2023年:發表文章182篇。這些數據反映了期刊在全球生物學領域的影響力和活躍度,同時也展示了其作為學術界和工業界研究人員首選資源的地位。《Proteins-structure Function And Bioinformatics》將繼續致力于推動生物學領域的知識傳播和科學進步,為全球生物學問題的解決貢獻力量。

    期刊指數

    • 影響因子:3.2
    • 文章自引率:0.0344...
    • Gold OA文章占比:25.38%
    • CiteScore:5.9
    • 年發文量:182
    • 開源占比:0.1399
    • SJR指數:1.086
    • H-index:178
    • SNIP指數:0.684
    • OA被引用占比:0.1799...
    • 出版國人文章占比:0.07

    WOS期刊SCI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:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY SCIE Q2 155 / 313

    50.6%

    學科:BIOPHYSICS SCIE Q2 21 / 77

    73.4%

    按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY SCIE Q2 145 / 313

    53.83%

    學科:BIOPHYSICS SCIE Q2 31 / 77

    60.39%

    中科院分區表

    中科院SCI期刊分區 2023年12月升級版
    Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
    生物學 4區
    BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY 生化與分子生物學 BIOPHYSICS 生物物理
    4區 4區

    CiteScore(2024年最新版)

    CiteScore 排名
    CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
    5.9 1.086 0.684
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Structural Biology Q2 22 / 49

    56%

    大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Biochemistry Q2 205 / 438

    53%

    大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Molecular Biology Q3 216 / 410

    47%

    學術指標分析

    影響因子和CiteScore
    自引率

    影響因子:指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率,是衡量學術期刊影響力的一個重要指標。影響因子越高,代表著期刊的影響力越大 。

    CiteScore:該值越高,代表該期刊的論文受到更多其他學者的引用,因此該期刊的影響力也越高。

    自引率:是衡量期刊質量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數與總被引次數的比例,可以反映期刊對于自身研究內容的重視程度以及內部引用的情況。

    年發文量:是衡量期刊活躍度和研究產出能力的重要指標,年發文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學術聲譽,從而吸引更多的優質稿件。

    期刊互引關系
    序號 引用他刊情況 引用次數
    1 PROTEINS 531
    2 NUCLEIC ACIDS RES 286
    3 J MOL BIOL 277
    4 P NATL ACAD SCI USA 266
    5 BIOINFORMATICS 261
    6 J BIOL CHEM 156
    7 BIOCHEMISTRY-US 125
    8 ACTA CRYSTALLOGR D 116
    9 NATURE 100
    10 PLOS ONE 99
    序號 被他刊引用情況 引用次數
    1 SCI REP-UK 573
    2 PROTEINS 531
    3 J CHEM INF MODEL 388
    4 INT J MOL SCI 380
    5 J PHYS CHEM B 358
    6 J CHEM THEORY COMPUT 269
    7 BIOINFORMATICS 264
    8 MOLECULES 193
    9 NUCLEIC ACIDS RES 180
    10 PHYS CHEM CHEM PHYS 180

    高引用文章

    • Critical assessment of methods of protein structure prediction (CASP)Round XII引用次數:55
    • NetSurfP-2.0: Improved prediction of protein structural features by integrated deep learning引用次數:48
    • Critical assessment of methods of protein structure prediction (CASP)-Round XIII引用次數:38
    • Protein structure prediction using multiple deep neural networks in the 13th Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP13)引用次數:30
    • Assessment of contact predictions in CASP12: Co-evolution and deep learning coming of age引用次數:29
    • Template-based and free modeling of I-TASSER and QUARK pipelines using predicted contact maps in CASP12引用次數:25
    • Protein tertiary structure modeling driven by deep learning and contact distance prediction in CASP13引用次數:25
    • Deep-learning contact-map guided protein structure prediction in CASP13引用次數:22
    • The challenge of modeling protein assemblies: the CASP12-CAPRI experiment引用次數:21
    • Blind prediction of homo- and hetero-protein complexes: The CASP13-CAPRI experiment引用次數:20
    若用戶需要出版服務,請聯系出版商:WILEY-LISS, DIV JOHN WILEY & SONS INC, 111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 07030。

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