期刊簡介
Journal Title：Translational Animal Science
Transgenic animal technology is the process of integrating exogenous target genes into animal chromosomes, allowing them to be integrated and expressed in vivo, thereby obtaining animals that express exogenous genes. This technology is widely used in transgenic animal breeding, gene function research, medicinal protein production, and organ transplantation. The main methods include retroviral infection, microinjection, somatic cell nuclear transfer, embryonic stem cell-mediated, and sperm mediated methods. These technologies have a wide range of applications in the field of scientific research and have had a significant impact on biological research and agricultural development.
中文簡介
轉基因動物技術是通過將外源性目的基因整合到動物染色體上，使其在體內整合和表達，從而獲得表達外源基因的動物。這項技術廣泛應用于轉基因動物育種、基因功能研究、藥用蛋白生產和器官移植等方面。主要方法包括逆轉錄病毒感染法、顯微注射法、體細胞核移植法、胚胎干細胞介導法和精子介導法等。這些技術在科研領域有廣泛的應用，并且對生物學研究和農業發展產生了重要影響。
期刊點評
Translational Animal Science由Oxford University Press出版商出版，收稿方向涵蓋Veterinary - Veterinary (all)全領域，平均審稿速度 8 Weeks ，影響因子指數1.3，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。
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：AGRICULTURE, DAIRY & ANIMAL SCIENCE | ESCI | Q3 | 45 / 80 |
44.4% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：AGRICULTURE, DAIRY & ANIMAL SCIENCE | ESCI | Q3 | 45 / 80 |
44.38% |
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 | ||||||||||||
| 2.8 | 0.475 | 0.723 |
|
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。
其他數據
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數： |
| 開放 | - | 141 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數據來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 92.65% | 1.3 | |
| 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： |
| 98.58% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發文量：
歷年自引數據：
更多問題
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