Nature MethodsSCIE
国际简称：NAT METHODS 中文名称：自然方法Nature Methods杂志是一本生物-生化研究方法应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志，由Springer Nature出版，该期刊创刊于2004年，出版周期为Monthly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区1区，显示出其卓越的学术水平和影响力。
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ISSN：1548-7091
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出版地区：UNITED STATES
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出版周期：Monthly
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E-ISSN：1548-7105
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创刊时间：2004
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出版语言：English
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是否OA：未开放
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预计审稿时间： 约1.0个月
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影响因子：36.1
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是否预警：否
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研究方向：生物,生化研究方法
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年发文量：193
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研究类文章占比：97.41%
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Gold OA文章占比：33.54%
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H-index：257
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出版国人文章占比：0.06
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开源占比：0.1789
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文章自引率：0.0166...
杂志简介
《自然方法》是发表新方法和对生命科学领域久经考验的基础研究技术的重大改进的论坛。该月刊面向广泛、跨学科的学术和行业研究人员，他们积极参与实验室实践。它为他们提供开展研究的新工具，并高度强调所呈现工作的直接实际意义。
该期刊发表主要研究论文以及最新技术和方法发展概述。我们正在积极寻找与生物和生物医学相关的主要方法论文，包括以化学为基础的、对生物问题研究有实际应用的方法。
值得一提的是，Nature Methods已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Monthly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q1评级。此外，其CiteScore指数达到58.7，该期刊2023年的影响因子达到36.1，再次验证了其优秀学术水平。
Nature Methods是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了生物学-BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。
期刊指数
中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。
CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。
自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。
中科院分区表
中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 是 | 否 | 生物学 1区 |
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
生化研究方法
1区
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JCR 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：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 1 / 85 |
99.4% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 1 / 85 |
99.41% |
CiteScore 分区（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||
| 58.7 | 14.796 | 11.172 |
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文章摘录
- Engineering of NEMO as calcium indicators with large dynamics and high sensitivity Author: Li, Jia; Shang, Ziwei; Chen, Jia-Hui; Gu, Wenjia; Yao, Li; Yang, Xin; Sun, Xiaowen; Wang, Liuqing; Wang, Tianlu; Liu, Siyao; Li, Jiajing; Hou, Tingting; Xing, Dajun; Gill, Donald L.; Li, Jiejie; Wang, Shi-Qiang; Hou, Lijuan; Zhou, Yubin; Tang, Ai-Hui; Zhang, Xiaohui; Wang, Youjun Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s41592-023-01852-9
- Uniform thin ice on ultraflat graphene for high-resolution cryo-EM Author: Zheng, Liming; Liu, Nan; Gao, Xiaoyin; Zhu, Wenqing; Liu, Kun; Wu, Cang; Yan, Rui; Zhang, Jincan; Gao, Xin; Yao, Yating; Deng, Bing; Xu, Jie; Lu, Ye; Liu, Zhongmin; Li, Mengsen; Wei, Xiaoding; Wang, Hong-Wei; Peng, Hailin Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. 20, Issue 1, pp. 123-+. DOI: 10.1038/s41592-022-01693-y
- Integrated multimodality microscope for accurate and efficient target-guided cryo-lamellae preparation Author: Li, Weixing; Lu, Jing; Xiao, Ke; Zhou, Maoge; Li, Yuanyuan; Zhang, Xiang; Li, Zhixun; Gu, Lusheng; Xu, Xiaojun; Guo, Qiang; Xu, Tao; Ji, Wei Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s41592-022-01749-z
- ELI trifocal microscope: a precise system to prepare target cryo-lamellae for in situ cryo-ET study Author: Li, Shuoguo; Wang, Ziyan; Jia, Xing; Niu, Tongxin; Zhang, Jianguo; Yin, Guoliang; Zhang, Xiaoyun; Zhu, Yun; Ji, Gang; Sun, Fei Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. 20, Issue 2, pp. 276-+. DOI: 10.1038/s41592-022-01748-0
- SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data Author: Yuan, Zhiyuan; Pan, Wentao; Zhao, Xuan; Zhao, Fangyuan; Xu, Zhimeng; Li, Xiu; Zhao, Yi; Zhang, Michael Q.; Yao, Jianhua Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. 20, Issue 3, pp. 387-+. DOI: 10.1038/s41592-023-01773-7
- Miniature three-photon microscopy maximized for scattered fluorescence collection Author: Zhao, Chunzhu; Chen, Shiyuan; Zhang, Lifeng; Zhang, Dong; Wu, Runlong; Hu, Yanhui; Zeng, Fengqingyang; Li, Yijun; Wu, Dakun; Yu, Fei; Zhang, Yunfeng; Zhang, Jue; Chen, Liangyi; Wang, Aimin; Cheng, Heping Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s41592-023-01777-3
- Mesoscale volumetric light-field (MesoLF) imaging of neuroactivity across cortical areas at 18 Hz Author: Noebauer, Tobias; Zhang, Yuanlong; Kim, Hyewon; Vaziri, Alipasha Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s41592-023-01789-z
- Field-dependent deep learning enables high-throughput whole-cell 3D super-resolution imaging Author: Fu, Shuang; Shi, Wei; Luo, Tingdan; He, Yingchuan; Zhou, Lulu; Yang, Jie; Yang, Zhichao; Liu, Jiadong; Liu, Xiaotian; Guo, Zhiyong; Yang, Chengyu; Liu, Chao; Huang, Zhen-li; Ries, Jonas; Zhang, Mingjie; Xi, Peng; Jin, Dayong; Li, Yiming Journal: NATURE METHODS. 2023; Vol. 20, Issue 3, pp. 459-+. DOI: 10.1038/s41592-023-01775-5
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