Nature Biotechnology 영향 요소, 인덱싱, 순위

Nature Biotechnology 은 학문적인 연구를 발표하는 학술 저널로, Immunology and Microbiology. Nature Publishing 은 이 귀중한 저널을 발행하고 있습니다.. 에 할당된 P-ISSN은 Nature Biotechnology 은 1087-0156 이며, 약어 형태는 Nat Biotechnol.

Nature Biotechnology is a monthly journal covering the science and business of biotechnology. It publishes new concepts in technology/methodology of relevance to the biological, biomedical, agricultural and environmental sciences as well as covers the commercial, political, ethical, legal, and societal aspects of this research. The first function is fulfilled by the peer-reviewed research section, the second by the expository efforts in the front of the journal. We provide researchers with news about business; we provide the business community with news about research developments.

The core areas in which we are actively seeking research papers include: molecular engineering of nucleic acids and proteins; molecular therapy (therapeutics genes, antisense, siRNAs, aptamers, DNAzymes, ribozymes, peptides, proteins); large-scale biology (genomics, functional genomics, proteomics, structural genomics, metabolomics, etc.); computational biology (algorithms and modeling), regenerative medicine (stem cells, tissue engineering, biomaterials); imaging technology; analytical biotechnology (sensors/detectors for analytes/macromolecules), applied immunology (antibody engineering, xenotransplantation, T-cell therapies); food and agricultural biotechnology; and environmental biotechnology. A comprehensive list of areas of interest is shown below.

Genetic engineering

Strategies for controlling gene expression Strategies for manipulating gene structure Strategies for gene containment

Large-scale approaches

Technologies for analyzing gene function (e.g., arrays, SAGE) Technologies for analyzing gene structure/organization (e.g., molecular beacons) Chemogenomics or chemical genetics Pharmacogenomics/SNPs Computational analysis

Proteomics

Technologies for analyzing/identifying protein structure/function (e.g., 2-D gels, mass spectrometry, yeast two-hybrid, SPR, NMR, arrays and chips) Structural genomics Computational analysis

Metabolomics

Technologies for analyzing/profiling metabolites (chromatography, mass spectrometry) Computational analysis

Computational biology

Bioinformatics; algorithms; data deconvolution Modeling and systems biology: kinetics-based models and constraints-based models

Molecular engineering

Rational approaches for proteins/antibodies/enzymes/drugs Molecular evolution Molecular breeding approaches

Metabolic engineering

Genetic manipulation of species of interest to modify or allow the production of a commercially or therapeutically relevant compound Computational analysis

Novel expression systems

Mammalian cells Insect cells Bacteria Fungi Plant cells

Delivery of genes, drugs, or cells

Targeting strategies Viral and nonviral vector strategies

Imaging

Reporter molecules Imaging approaches/technologies for visualizing whole animals, cells, or single molecules Computational analysis

Nucleic acid therapeutics

Gene therapy (targeting, expression, integration, immunogenicity) Antisense RNAi DNAzymes and ribozymes Other (e.g., chimeric oligonucleotides/triple helix)

Nanobiotechnology

Nanomaterials for use in drug delivery or as therapeutics Nanomaterials for use in industrial biotechnology Nanosensors Nanosystems for imaging molecules and cells

Vaccines and applied immunology

Antibody engineering T-cell therapies Therapies exploiting innate immunity (e.g. complement) Antigen delivery vectors and approaches Nucleic acid vaccines Computational analysis

Regenerative medicine

Stem cells Tissue engineering Therapeutic cloning (somatic cell nuclear transfer) Xenotransplantation Biomaterials

Biosensors

Approaches for detecting biological molecules Use of biological systems in detecting analytes

Assay systems

Approaches for multiplexing and increasing throughput Selection/screening strategies for gene/proteins/drugs Microfluidics

Biomaterials

Engineering materials for biological application Molecular imprinting Biomimetics Nanotechnology

Agbiotech and transgenic plants

Crop improvement (resistance to stress, disease, pests) Nutraceuticals Forest biotechnology Plant vaccines Plants as bioreactors Gene-containment strategies

Pharming

Transgenic animals Knockouts Reproductive cloning Biopharmaceutical and enzyme production Transgene targeting and expression strategies

Environmental

Bioremediation Biomining Phytoremediation Monitoring

Nature Biotechnology 약어 : 저널 약어는 학술 저널의 전체 제목을 대표하는 줄임말이나 약어입니다. 이는 학술 출판물, 참고 문헌 및 데이터베이스에서 저널을 참조, 인덱싱 및 인용하는 데 도움이 되는 일반적으로 사용되는 약어입니다.

의 약어 Nature Biotechnology 은 Nat Biotechnol

Nature Biotechnology 순위 : 저널 순위는 학술 저널을 평가하고 분류하는 프로세스를 말합니다. (Nature Biotechnology) 영향 요소, 인용 지표, 전문가 평가 및 기타 지표 등 여러 기준을 바탕으로 합니다. 순위 시스템은 특정 분야나 학문 분야 내에서 저널의 품질, 영향력 및 명성을 나타내기 위한 것입니다.

의 순위 Nature Biotechnology 은 18 (2025)

Nature Biotechnology 영향 요소 : 영향 요소는 해당 분야에서 학술 저널의 영향력과 중요성을 평가하는 데 사용되는 지표입니다. 일반적으로 연간으로 계산되며, 특정 기간 동안 해당 저널에서 발표된 논문들의 평균 인용 횟수를 측정합니다.

영향 요인 Nature Biotechnology 은 68.164 (2025)

Nature Biotechnology SCImago : SCImago Journal Rank (SJR)는 SCImago Lab에서 개발한 지표 및 데이터베이스로, 학술 저널의 과학적인 영향력과 명성에 대한 정보를 제공합니다. SCImago는 스페인에 소재한 독립적인 연구 그룹으로, 과학 저널의 비블리오메트릭 분석 및 순위 매기기에 중점을 두고 있습니다.

SCI마고의Nature Biotechnology 은 22.781

Nature Biotechnology H-지수 : 저널 h-지수는 해당 학술 저널의 출판물과 해당 출판물이 받은 인용 횟수를 기반으로 저널의 영향력과 영향을 측정하는 지표입니다. 이는 개별 연구자의 h-지수 개념에서 유래되었으며, 해당 연구자의 가장 많이 인용된 논문을 기반으로 연구자의 영향력을 평가합니다.

의 H-지수 Nature Biotechnology 은 491

Nature Biotechnology 인덱싱 : 저널 인덱싱은 학술 출판물을 분류하고 정리하는 검색 가능한 데이터베이스나 인덱스에 저널을 포함시키는 프로세스를 의미합니다. 인덱싱 서비스는 특정 분야나 학문 분야 내의 다양한 저널의 논문을 연구자, 학자 및 독자가 쉽게 발견하고 액세스할 수 있도록 지원합니다.

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Nature Biotechnology 게재료 : 논문 제출 수수료는 일부 저널에서 저자가 자신의 연구 논문을 게재 고려를 위해 제출할 때 부과하는 요금입니다. 이 요금은 수락된 원고와 관련된 게재 또는 논문 처리 수수료(APC)와 별개로 부과됩니다.

제출 수수료 Nature Biotechnology 은 €9,750 / $11,690 / £8,490

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