Slas Discovery

  • ISSN:2472-5552
  • ESSN:2472-5560
  • 国际标准简称:SLAS DISCOV
  • 出版地区:United States
  • 出版周期:10 issues/year
  • 研究方向:Chemistry - Analytical Chemistry
  • 出版年份:2017
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    生物
  • 中科院分区

    3区
  • JCR分区

    Q2
  • IF影响因子

    3.3
  • 是否预警

期刊简介

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).

中文简介

推进生命科学研发:SLAS Discovery 报道了科学家如何开发和利用新技术和/或方法来提供和描述化学和生物工具,以了解和治疗人类疾病。

SLAS Discovery 是一本同行评审期刊,发表的科学报告可实现和改进靶标验证、评估当前的药物发现技术、提供新颖的研究工具,并结合研究方法,以增强知识深度和药物发现成功率。

SLAS Discovery 强调靶标识别/验证(包括化学探针、RNA 沉默、基因编辑技术)方面的科学和技术进步;生物标志物发现;检测开发;虚拟、中通量或高通量筛选(生化和生物学、生物物理、表型、毒理学、ADME);潜在客户生成/优化;化学生物学;以及信息学(数据分析、图像分析、统计、生物和化学信息学)。评论有关靶标生物学、药物发现新范式和药物发现技术进展的文章。

SLAS Discovery 尤其受到那些从事分析化学、应用微生物学、自动化、生物化学、生物工程、生物医学光学、生物技术、生物信息学、细胞生物学、DNA 科学和技术、遗传学、信息技术、药物化学、分子生物学、天然产物化学、有机化学、药理学、光谱学和毒理学的人士的关注。

SLAS Discovery 是出版伦理委员会 (COPE) 的成员,之前 (1996-2016) 以《生物分子筛选杂志》(JBS) 为名出版。

期刊点评

Slas Discovery创刊于2017年,由SAGE Publications Inc.出版商出版,收稿方向涵盖Chemistry - Analytical Chemistry全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度12 Weeks,影响因子指数3.3,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区(数据版本:《新锐期刊分区表》 2026年3月发布)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
生物学 3区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程与应用微生物 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化学 3区 3区 3区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

中科院分区(数据版本:期刊分区表 2025年3月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
生物学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程与应用微生物 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化学 4区 4区 4区

中科院分区(数据版本:期刊分区表 2023年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
生物学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程与应用微生物 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化学 4区 4区 4区

WOS分区

2025-2026年最新版

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 Q2 32 / 85

62.9

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q3 94 / 180

48.1

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 50 / 110

55

学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q2 39 / 85

54.71

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q2 84 / 180

53.61

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 47 / 110

57.73

2023-2024年最新版

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 Q2 38 / 85

55.9

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q3 90 / 174

48.6

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 49 / 106

54.2

学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q2 39 / 85

54.71

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q2 78 / 174

55.46

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 43 / 106

59.91

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(2026年6月最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
4.8 0.872 0.638
学科 分区 排名 百分位
大类:Chemistry 小类:Analytical Chemistry Q2 72 / 160

55%

大类:Chemistry 小类:Biotechnology Q2 153 / 325

53%

大类:Chemistry 小类:Biochemistry Q3 235 / 448

47%

大类:Chemistry 小类:Molecular Medicine Q3 112 / 179

37%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
未开放 3 75
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
100.00% 3.3 0.93...
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
92.00% SCI、SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2023-2024国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
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机构发文量统计:

机构 数量
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

近年引用统计:

期刊名称 数量
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

近年被引用统计:

期刊名称 数量
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

近年文章引用统计:

文章名称 数量
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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