《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：醫學， 分區：4區； 小類學科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS生化研究方法， 分區：4區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》雜志是一本專注于生化研究方法領域的國際期刊，由Bentham Science Publishers B.V.?出版，創刊于1998年，出版周期為Bimonthly。

組合化學和高通量篩選（CCHTS）發表完整的原創研究文章和評論/迷你評論，涉及化學生物學（高通量篩選、組合化學、化學信息學、實驗室自動化和化合物管理）相關的各種主題，以推進藥物發現研究。本期刊的讀者特別關注以下領域的原創研究文章和評論：

目標識別和驗證

檢測設計、開發、小型化和比較

高通量/高含量/計算機篩選及相關技術

無標記檢測技術和應用

干細胞技術

生物標志物

ADMET/PK/PD 方法和篩選

探針發現和開發、先導化合物優化

組合化學（例如小分子、肽、核酸或噬菌體展示庫）

化學庫設計和化學多樣性

化學/生物信息學、數據挖掘

化合物管理

生藥學

天然產物研究（天然產物的化學、生物學和藥理學）

天然產物分析研究

天然產物的雙藥研究

藥物再利用

數據管理和統計分析

實驗室自動化、機器人技術、微流體技術、信號檢測技術

當前和未來的機構研究概況

技術轉讓、法律和許可問題

專利。

《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為1.6，顯示出其在生化研究方法學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q3

按JIF指標學科分區，在學科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS中為Q4，排名：69 / 85，百分位：19.4%；CHEMISTRY, APPLIED中為Q3，排名：48 / 74，百分位：35.8%；PHARMACOLOGY & PHARMACY中為Q3，排名：259 / 354，百分位：27%；

按JCI指標學科分區，在學科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS中為Q3，排名：60 / 85，百分位：30%；CHEMISTRY, APPLIED中為Q2，排名：34 / 74，百分位：54.73%；PHARMACOLOGY & PHARMACY中為Q3，排名：236 / 354，百分位：33.47%；

《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 較慢,6-12周 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：3.62%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：3.1，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：59，年發文量：233篇

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