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Slas Discovery

  • ISSN:2472-5552
  • ESSN:2472-5560
  • 國際標準簡稱:SLAS DISCOV
  • 出版地區:United States
  • 出版周期:10 issues/year
  • 研究方向:Chemistry - Analytical Chemistry
  • 出版年份:2017
  • 語言:English
  • 是否OA:未開放
  • 學科領域

    生物學
  • 中科院分區

    4區
  • JCR分區

    Q2
  • IF影響因子

    2.7
  • 是否預警

期刊簡介

Journal Title:Slas Discovery

Advancing Life Sciences R&D: SLAS Discovery reports how scientists develop and utilize novel technologies and/or approaches to provide and characterize chemical and biological tools to understand and treat human disease.

SLAS Discovery is a peer-reviewed journal that publishes scientific reports that enable and improve target validation, evaluate current drug discovery technologies, provide novel research tools, and incorporate research approaches that enhance depth of knowledge and drug discovery success.

SLAS Discovery emphasizes scientific and technical advances in target identification/validation (including chemical probes, RNA silencing, gene editing technologies); biomarker discovery; assay development; virtual, medium- or high-throughput screening (biochemical and biological, biophysical, phenotypic, toxicological, ADME); lead generation/optimization; chemical biology; and informatics (data analysis, image analysis, statistics, bio- and chemo-informatics). Review articles on target biology, new paradigms in drug discovery and advances in drug discovery technologies.

SLAS Discovery is of particular interest to those involved in analytical chemistry, applied microbiology, automation, biochemistry, bioengineering, biomedical optics, biotechnology, bioinformatics, cell biology, DNA science and technology, genetics, information technology, medicinal chemistry, molecular biology, natural products chemistry, organic chemistry, pharmacology, spectroscopy, and toxicology.

SLAS Discovery is a member of the Committee on Publication Ethics (COPE) and was published previously (1996-2016) as the Journal of Biomolecular Screening (JBS).

中文簡介

推進生命科學研發:SLAS Discovery 報道了科學家如何開發和利用新技術和/或方法來提供和描述化學和生物工具,以了解和治療人類疾病。

SLAS Discovery 是一本同行評審期刊,發表的科學報告可實現和改進靶標驗證、評估當前的藥物發現技術、提供新穎的研究工具,并結合研究方法,以增強知識深度和藥物發現成功率。

SLAS Discovery 強調靶標識別/驗證(包括化學探針、RNA 沉默、基因編輯技術)方面的科學和技術進步;生物標志物發現;檢測開發;虛擬、中通量或高通量篩選(生化和生物學、生物物理、表型、毒理學、ADME);潛在客戶生成/優化;化學生物學;以及信息學(數據分析、圖像分析、統計、生物和化學信息學)。評論有關靶標生物學、藥物發現新范式和藥物發現技術進展的文章。

SLAS Discovery 尤其受到那些從事分析化學、應用微生物學、自動化、生物化學、生物工程、生物醫學光學、生物技術、生物信息學、細胞生物學、DNA 科學和技術、遺傳學、信息技術、藥物化學、分子生物學、天然產物化學、有機化學、藥理學、光譜學和毒理學的人士的關注。

SLAS Discovery 是出版倫理委員會 (COPE) 的成員,之前 (1996-2016) 以《生物分子篩選雜志》(JBS) 為名出版。

期刊點評

Slas Discovery創刊于2017年,由SAGE Publications Inc.出版商出版,收稿方向涵蓋Chemistry - Analytical Chemistry全領域,此期刊水平偏中等偏靠后,在所屬細分領域中專業影響力一般,過審相對較易,如果您文章質量佳,選擇此期刊,發表機率較高。平均審稿速度 12 Weeks ,影響因子指數2.7,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。

中科院分區(數據版本:2023年12月升級版)

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物學 4區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化學 4區 4區 4區

名詞解釋:
中科院分區也叫中科院JCR分區,基礎版分為13個大類學科,然后按照各類期刊影響因子分別將每個類別分為四個區,影響因子5%為1區,6%-20%為2區,21%-50%為3區,其余為4區。

中科院分區(數據版本:2022年12月升級版)

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物學 4區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化學 4區 4區 4區

中科院分區(數據版本:2021年12月舊的升級版)

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物學 4區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化學 4區 4區 4區

中科院分區(數據版本:2021年12月基礎版)

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物 3區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化學 4區 4區 4區

中科院分區(數據版本:2021年12月升級版)

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物學 4區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化學 4區 4區 4區

中科院分區(數據版本:2020年12月舊的升級版)

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物學 4區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化學 4區 4區 4區

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 Q2 38 / 85

55.9%

學科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q3 90 / 174

48.6%

學科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 49 / 106

54.2%

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 Q2 39 / 85

54.71%

學科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q2 78 / 174

55.46%

學科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 43 / 106

59.91%

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
7 0.869 0.654
學科 分區 排名 百分位
大類:Chemistry 小類:Analytical Chemistry Q1 39 / 156

75%

大類:Chemistry 小類:Biotechnology Q2 95 / 311

69%

大類:Chemistry 小類:Biochemistry Q2 140 / 438

68%

大類:Chemistry 小類:Molecular Medicine Q2 64 / 178

64%

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:
未開放 3 50
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):
92.31% 2.7 0.93...
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:
94.00% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標和發文量:

歷年中科院JCR大類分區數據:

歷年自引數據:

發文統計

2023-2024國家/地區發文量統計:

國家/地區 數量
USA 180
England 49
GERMANY (FED REP GER) 25
Sweden 17
Canada 15
Italy 15
Japan 15
CHINA MAINLAND 12
Switzerland 12
France 11

2023-2024機構發文量統計:

機構 數量
ASTRAZENECA 24
GLAXOSMITHKLINE 12
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA 11
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM 11
NOVARTIS 10
HARVARD UNIVERSITY 9
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM... 9
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 9
BRISTOL-MYERS SQUIBB 8
SCRIPPS RESEARCH INSTITUTE 8

近年引用統計:

期刊名稱 數量
J BIOL CHEM 120
J MED CHEM 118
P NATL ACAD SCI USA 92
NAT REV DRUG DISCOV 87
NATURE 87
PLOS ONE 78
SLAS DISCOV 74
SCIENCE 55
SCI REP-UK 47
NUCLEIC ACIDS RES 46

近年被引用統計:

期刊名稱 數量
SLAS DISCOV 74
SLAS TECHNOL 18
J MED CHEM 16
MOLECULES 16
EXPERT OPIN DRUG DIS 10
SCI REP-UK 9
CELL CHEM BIOL 8
INT J MOL SCI 8
J AM CHEM SOC 8
J BIOL CHEM 7

近年文章引用統計:

文章名稱 數量
Spontaneous Glioblastoma Spheroi... 17
Advanced Development of Primary ... 17
3D Cell-Based Assays for Drug Sc... 16
OCTN: A Small Transporter Subfam... 14
Transfer Learning with Deep Conv... 13
Clinical Trials in a Dish: A Per... 12
Use of a High-Throughput Phenoty... 11
Screening Approaches for Targeti... 11
Discovery of a Selective Inhibit... 10
Positioning High-Throughput CETS... 10

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