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發表《Molecular & Cellular Proteomics》雜志多久能被SCI數據庫收錄?

來源:優發表網整理 2024-09-18 10:47:27 1096人看過

通常情況下,《Molecular & Cellular Proteomics》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。

《Molecular & Cellular Proteomics》雜志已被SCIE國際知名數據庫收錄,在JCR分區中位于BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS學科Q1區,在CiteScore評價中位于Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q1區Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q1區Biochemistry, Genetics and Molecular Biology學科的Q1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:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 5 / 85

94.7%

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 5 / 85

94.71%

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
11.5 2.348 1.264
學科 分區 排名 百分位
大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Biochemistry Q1 41 / 438

90%

大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Analytical Chemistry Q1 16 / 156

90%

大類:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology 小類:Molecular Biology Q1 54 / 410

86%

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 - 生化研究方法領域的學術期刊,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Monthly,平均審稿速度預計為: 約3.0個月 。

MCP 的使命是促進蛋白質組學在基礎研究和轉化研究中的發展和應用。MCP 將發表報告所有生命界蛋白質組學觀察結果所支持的重大新生物學或臨床發現的稿件。稿件必須定義所研究蛋白質所起的生物學作用或其作用機制。

該期刊還強調描述創新的新計算方法和技術進步的文章,這些方法和技術進步將推動未來的發現。描述此類方法的稿件不必包含生物學問題的解決方案,但必須證明該技術按所述方式工作、可重復并且適合使用相關模型系統或公開數據揭示尚未發現的蛋白質/蛋白質組功能或特性。

范圍:

-生物學基礎研究,包括綜合“組學”研究,提供機制見解

-新穎的實驗和計算技術

-蛋白質組學數據整合和分析,使人們能夠更好地了解生理學和疾病過程

-信號通路和網絡分析,重點關注翻譯后修飾的作用

-蛋白質組動力學和質量控制研究及其在疾病中的作用

-影響蛋白質組動力學、質量和調控的進化過程研究

-化學蛋白質組學,包括藥物機制作用

-免疫系統的蛋白質組學和抗原呈遞/識別

-微生物組蛋白質組學、宿主-微生物和宿主-病原體相互作用及其在健康和疾病中的作用

-人類疾病的臨床和轉化研究

-代謝組學以了解基因、蛋白質和表型之間的功能聯系

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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