NATURE METHODS

NATURE METHODS

NAT METHODS
影响因子:32.1
是否综述期刊:
是否预警:不在预警名单内
是否OA:
出版国家/地区:UNITED STATES
出版社:Springer Nature
发刊时间:2004
发刊频率:Monthly
收录数据库:SCIE/Scopus收录
ISSN:1548-7091

期刊介绍

Nature Methods is a forum for the publication of novel methods and significant improvements to tried-and-tested basic research techniques in the life sciences. This monthly publication is aimed at a broad, interdisciplinary audience of academic and industry researchers actively involved in laboratory practice. It provides them with new tools to conduct their research and places a strong emphasis on the immediate practical relevance of the work presented.The journal publishes primary research papers as well as overviews of recent technical and methodological developments. We are actively seeking primary methods papers of relevance to the biological and biomedical sciences, including methods grounded in chemistry that have a practical application to the study of biological problems.
自然方法是一个论坛,发表新的方法和重大改进的尝试和测试的基础研究技术在生命科学。该月刊面向广泛的跨学科读者,包括积极参与实验室实践的学术和行业研究人员。它为他们提供了新的工具来进行研究,并强调所提出的工作的直接实际意义。该杂志发表主要的研究论文以及最近技术和方法发展的概述。我们正在积极寻找与生物学和生物医学科学相关的初级方法论文,包括基于化学的方法,这些方法对生物学问题的研究有实际应用。
年发文量 238
国人发稿量 43.48
国人发文占比 0.18%
自引率 -
平均录取率0
平均审稿周期 平均1.0个月
版面费 US$11390
偏重研究方向 生物-生化研究方法
期刊官网 https://www.nature.com/nmeth
投稿链接 https://author-welcome.nature.com/guided-oa/41592

期刊高被引文献

Quantile regression
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0406-y
Fast Interpolation-based t-SNE for Improved Visualization of Single-Cell RNA-Seq Data
来源期刊:Nature methodsDOI:10.1038/s41592-018-0308-4
Machine-learning-guided directed evolution for protein engineering
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0496-6
Benchmarking single cell RNA-sequencing analysis pipelines using mixture control experiments
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0425-8
Nucleus segmentation across imaging experiments: the 2018 Data Science Bowl
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0612-7
Positive-unlabeled convolutional neural networks for particle picking in cryo-electron micrographs
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0575-8
The mesoSPIM initiative – open-source light-sheet microscopes for imaging cleared tissue
来源期刊:Nature methodsDOI:10.1038/s41592-019-0554-0
Deciphering interaction fingerprints from protein molecular surfaces using geometric deep learning
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0666-6
In vivo RNA editing of point mutations via RNA-guided adenosine deaminases
来源期刊:Nature methodsDOI:10.1038/s41592-019-0323-0
SABER enables amplified and multiplexed imaging of RNA and DNA in cells and tissues
来源期刊:Nature methodsDOI:10.1038/s41592-019-0404-0
Genome-wide quantification of ADAR adenosine-to-inosine RNA editing activity
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0610-9
Joint profiling of DNA methylation and chromatin architecture in single cells
来源期刊:Nature methodsDOI:10.1038/s41592-019-0502-z
High Throughput Discovery of Functional Protein Modifications by Hotspot Thermal Profiling
来源期刊:Nature methodsDOI:10.1038/s41592-019-0499-3
FLAM-seq: full-length mRNA sequencing reveals principles of poly(A) tail length control
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0503-y
Liquid application method for time-resolved analyses by serial synchrotron crystallography
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0553-1
HiChIRP reveals RNA-associated chromosome conformation
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0407-x
In situ structure determination at nanometer resolution using TYGRESS
来源期刊:Nature methodsDOI:10.1038/s41592-019-0651-0
Glyco-DIA: a method for quantitative O-glycoproteomics with in silico-boosted glycopeptide libraries
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0504-x
Capturing the dynamics of genome replication on individual ultra-long nanopore sequence reads
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0394-y
A super-resolution platform for correlative live single-molecule imaging and STED microscopy
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0611-8
An antibody for analysis of autophagy induction
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0661-y
A five-level classification system for proteoform identifications
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0573-x
Deep learning adds an extra dimension to peptide fragmentation
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0428-5
Two-level factorial experiments
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0335-9
Integrated transcriptomic–genomic tool Texomer profiles cancer tissues
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0388-9
Spatial transcriptomics levels up
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0441-8
Deep learning gets scope time
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0670-x
Author Correction: An efficient auxin-inducible degron system with low basal degradation in human cells
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0652-z
Publisher Correction: A cheminformatics approach to characterize metabolomes in stable-isotope-labeled organisms
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0423-x
Protein translation inside synthetic membraneless organelles
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0439-2
May mechanobiology work forcefully for you
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0621-6
It’s free imaging — label-free, that is
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0664-8
Atomic-level in-cell protein NMR
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0525-5
Optogenetics turns up the heat
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0528-2
An FDR metric for top-down proteomics
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0343-9
Haribabu Arthanari
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0362-6
Pose estimation with deep learning
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0678-2
In celebration of chemistry
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0454-3
Tuning GPCR-based sensors
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0440-9
Hybrid volumetric calcium imaging
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0442-7
Convergence in neuropsychiatric research
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0578-5
Scattering microscopy takes single-particle tracking to the next level
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0438-3
How to follow metabolic clues to find cancer’s Achilles heel
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0331-0
A light-dependent Flp recombinase
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0338-6
Vector integration at breaks
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0679-1
A mouse blastocyst-like structure from scratch
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0674-6
Publisher Correction: The Author File: Sündüz Keleş
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0725-z
Ligandable proteome mapping
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0673-7
Author Correction: Machine learning, practically speaking
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0452-5
Juan C. Caicedo
来源期刊:Nature MethodsDOI:10.1038/s41592-019-0668-4

质量指标占比

研究类文章占比 OA被引用占比 撤稿占比 出版后修正文章占比
97.06%45.58%-22.38%

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2023年01月发布的2023版不在预警名单中
2021年12月发布的2021版不在预警名单中
2020年12月发布的2020版不在预警名单中
*来源:中科院《 国际期刊预警名单》

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WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方(Web of Science)为每个学科内的期刊按照IF数值排 序,将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级,Q1代表质量最高,即常说的1区期刊。
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BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
Q1

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BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法
1区
2023年12月升级版
生物学1区
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法
1区
2022年12月旧的升级版
生物学1区
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法
1区