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Nar Genomics And Bioinformatics

所属分类: SCIE 期刊 中科院 JCR Q1

基因组学和生物信息学

英文名称:Nar Genomics And Bioinformatics   国际简称:NAR GENOM BIOINFORM
《Nar Genomics And Bioinformatics》杂志由Oxford University Press出版社出版,本刊每期杂志都汇聚了全球领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为-事业的进步提供了有力的支撑。
2631-9268
ISSN
预计审稿速度: 15 Weeks
杂志简介 期刊指数 WOS分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

基因组学和生物信息学杂志简介

出版商:Oxford University Press
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:United Kingdom
是否预警:

是否OA:开放

中文名称:基因组学和生物信息学

基因组学和生物信息学(国际简称NAR GENOM BIOINFORM,英文名称Nar Genomics And Bioinformatics)是一本开放获取(OA)国际期刊,始终站在研究的前沿。该期刊致力于发表在领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章0篇、2015年:发表文章0篇、2016年:发表文章0篇、2017年:发表文章0篇、2018年:发表文章0篇、2019年:发表文章0篇、2020年:发表文章0篇、2021年:发表文章127篇、2022年:发表文章106篇、2023年:发表文章107篇。这些数据反映了期刊在全球领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Nar Genomics And Bioinformatics》将继续致力于推动领域的知识传播和科学进步,为全球问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:4
  • Gold OA文章占比:93.39%
  • CiteScore:8
  • 年发文量:107
  • SJR指数:2.454
  • SNIP指数:1.119

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:GENETICS & HEREDITY ESCI Q1 40 / 191

79.3%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY ESCI Q1 8 / 65

88.5%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:GENETICS & HEREDITY ESCI Q1 37 / 191

80.89%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY ESCI Q1 11 / 65

83.85%

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
8 2.454 1.119
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Applied Mathematics Q1 28 / 635

95%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 165 / 817

79%

大类:Mathematics 小类:Genetics Q1 73 / 347

79%

大类:Mathematics 小类:Structural Biology Q1 12 / 49

76%

大类:Mathematics 小类:Molecular Biology Q2 129 / 410

68%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

高引用文章

  • cgRNASP: coarse-grained statistical potentials with residue separation for RNA structure evaluationAuthor:Tan, Ya-Lan; Wang, Xunxun; Yu, Shixiong; Zhang, Bengong; Tan, Zhi-Jie
  • HyperVR: a hybrid deep ensemble learning approach for simultaneously predicting virulence factors and antibiotic resistance genesAuthor:Ji, Boya; Pi, Wending; Liu, Wenjuan; Liu, Yannan; Cui, Yujun; Zhang, Xianglilan; Peng, Shaoliang
  • Delineation of complex gene expression patterns in single cell RNA-seq data with ICARUS v2.0Author:Jiang, Andrew; You, Linya; Snell, Russell G.; Lehnert, Klaus