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發表《Protein And Peptide Letters》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 10:47:40 487人看過

通常情況下,《Protein And Peptide Letters》雜志發表的文章被SCIE數據庫收錄的時間沒有固定標準,若想了解詳細、準確的具體情況,建議直接與雜志社取得聯系或者向在線客服進行咨詢。

多久能被SCI數據庫一般可以歸納出以下情況:

論文發表后到在線時間:SCI論文發表后,一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網上線,這是論文初次對外公開的時間點。

在線后到數據庫檢索時間:論文在線后,通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science(WOS)數據庫中檢索到,這個過程被稱為論文的索引或收錄。

整體時間周期:從投稿到論文被SCI數據庫收錄,整個周期大概需要一年左右的時間。具體來說,投稿后可能需要5-6個月收到接收通知,然后經過2-3個月論文會在官網上線,再之后2-3個月論文會被WOS數據庫收錄。

然而,這個時間周期并不是絕對的,它受到多種因素的影響,如:期刊類型、論文質量、數據庫更新等。

《Protein And Peptide Letters》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY學科Q4區,在CiteScore評價中位于Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q3區Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q3區具有較高的學術影響力,在該領域受到廣泛認可。

WOS分區(數據版本: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 Q4 299 / 313

4.6%

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 Q4 294 / 313

6.23%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學術信息的重要數據庫,Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息,來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內容。給期刊分區時會按照某一個學科領域劃分,根據這一學科所有按照影響因子數值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會在高分區中,最后的劃分結果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質量最高。

CiteScore分區(數據版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
2.9 0.349 0.349
學科 分區 排名 百分位
大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Structural Biology Q3 35 / 49

29%

大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Biochemistry Q3 323 / 438

26%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經過加權后的期刊受引用次數。引用次數的加權值由施引期刊的學科領域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學科領域中預期的受引用情況進行衡量。

作為一本專注于生物 - 生化與分子生物學領域的學術期刊,它致力于發表高質量的研究論文和為相關領域的研究人員提供重要的學術資源。

該雜志出版周期是Bimonthly,平均審稿速度預計為: 約2.0個月 。

Protein & Peptide Letters 出版有關蛋白質和肽研究所有重要方面的信件、原創研究論文、小型評論和特邀編輯期刊,包括結構研究、重組表達的進展、功能、合成、酶學、免疫學、分子建模和藥物設計。稿件必須具有顯著的新穎性、及時性和緊迫性,以值得迅速發表。只有當結晶和生物學重要蛋白質的初步結構測定報告包含重要的新方法或涉及具有迫切重要性的蛋白質以及生物學重要蛋白質的初步結構測定時,才會考慮這些報告。純理論/評論論文應提供對蛋白質/肽結構和功能原理的新見解。描述計算工作的稿件應包括一些實驗數據,以確認計算結果。

Protein & Peptide Letters 專注于:

結構研究

重組表達的進展

藥物設計

化學合成

功能

藥理學

酶學

構象分析

免疫學

生物技術

蛋白質工程

蛋白質折疊

測序

分子識別

純化和分析

聲明:以上內容來源于互聯網公開資料,如有不準確之處,請聯系我們進行修改。

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