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Plant MethodsSCIE

國際簡稱：PLANT METHODS 參考譯名：植物方法

中科院分區
2區
CiteScore分區
Q1
JCR分區
Q1

基本信息：: ISSN：1746-4811; E-ISSN：1746-4811; 是否OA：開放; 是否預警：否; TOP期刊：是

出版信息：: 出版地區：ENGLAND; 出版商：BioMed Central; 出版語言：English; 出版周期：Irregular; 出版年份：2005; 研究方向：生物-植物科學

評價信息：: 影響因子：4.7; H-index：57; CiteScore指數：9.2; SJR指數：0.956; SNIP指數：1.401

發文數據：: Gold OA文章占比：99.52%; 研究類文章占比：94.44%; 年發文量：144; 自引率：0.0392...; 開源占比：0.9905; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.23; OA被引用占比：1

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數據中科院SCI分區 JCR分區發文數據常見問題

英文簡介Plant Methods期刊介紹

Plant Methods is an open access, peer-reviewed, online journal for the plant research community that encompasses all aspects of technological innovation in the plant sciences.

There is no doubt that we have entered an exciting new era in plant biology. The completion of the Arabidopsis genome sequence, and the rapid progress being made in other plant genomics projects are providing unparalleled opportunities for progress in all areas of plant science. Nevertheless, enormous challenges lie ahead if we are to understand the function of every gene in the genome, and how the individual parts work together to make the whole organism. Achieving these goals will require an unprecedented collaborative effort, combining high-throughput, system-wide technologies with more focused approaches that integrate traditional disciplines such as cell biology, biochemistry and molecular genetics.

Technological innovation is probably the most important catalyst for progress in any scientific discipline. Plant Methods’ goal is to stimulate the development and adoption of new and improved techniques and research tools and, where appropriate, to promote consistency of methodologies for better integration of data from different laboratories.

期刊簡介Plant Methods期刊介紹

《Plant Methods》自2005出版以來，是一本生物學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果，并為生物學各個領域的原創研究提供一個展示平臺，以促進生物學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解，或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道生物學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權威數據庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點：

預計審稿時間：較慢,6-12周
國際TOP期刊
生物學
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
SCIE
中科院2區
非預警

Cite Score數據（2024年最新版）Plant Methods Cite Score數據

CiteScore：9.2
SJR：0.956
SNIP：1.401

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Plant Science	Q1	36 / 516	93%
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Genetics	Q1	55 / 347	84%
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Biotechnology	Q1	54 / 311	82%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區Plant Methods 中科院分區

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否

大類學科	分區	小類學科	分區
生物學	2區	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 PLANT SCIENCES 植物科學	2區 2區

中科院分區表 是以客觀數據為基礎，運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據，得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次，類似于“優、良、及格”等。最開始，這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Plant Methods JCR分區

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	Q1	9 / 85	90%
學科：PLANT SCIENCES	SCIE	Q1	33 / 265	87.7%

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	Q1	9 / 85	90%
學科：PLANT SCIENCES	SCIE	Q1	31 / 265	88.49%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區，這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發文數據

2023-2024 年國家/地區發文量統計

國家/地區數量
CHINA MAINLAND144
USA100
GERMANY (FED REP GER)44
Australia35
England32
France27
Spain23
Japan15
India14
Czech Republic13

本刊中國學者近年發表論文

1、Automatic rape flower cluster counting method based on low-cost labelling and UAV-RGB images
Author: Li, Jie; Wang, Enguo; Qiao, Jiangwei; Li, Yi; Li, Li; Yao, Jian; Liao, Guisheng

Journal: PLANT METHODS. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s13007-023-01017-x
2、Establishment of an efficient cotton root protoplast isolation protocol suitable for single-cell RNA sequencing and transient gene expression analysis
Author: Zhang, Ke; Liu, Shanhe; Fu, Yunze; Wang, Zixuan; Yang, Xiubo; Li, Wenjing; Zhang, Caihua; Zhang, Dongmei; Li, Jun

Journal: PLANT METHODS. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s13007-023-00983-6
3、Karst vegetation coverage detection using UAV multispectral vegetation indices and machine learning algorithm
Author: Pan, Wen; Wang, Xiaoyu; Sun, Yan; Wang, Jia; Li, Yanjie; Li, Sheng

Journal: PLANT METHODS. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s13007-023-00982-7
4、YOLO POD: a fast and accurate multi-task model for dense Soybean Pod counting
Author: Xiang, Shuai; Wang, Siyu; Xu, Mei; Wang, Wenyan; Liu, Weiguo

Journal: PLANT METHODS. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s13007-023-00985-4
5、Quantification of the three-dimensional root system architecture using an automated rotating imaging system
Author: Wu, Qian; Wu, Jie; Hu, Pengcheng; Zhang, Weixin; Ma, Yuntao; Yu, Kun; Guo, Yan; Cao, Jing; Li, Huayong; Li, Baiming; Yao, Yuyang; Cao, Hongxin; Zhang, Wenyu

Journal: PLANT METHODS. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s13007-023-00988-1
6、Effect of a suitable treatment period on the genetic transformation efficiency of the plant leaf disc method
Author: Xia, Yufei; Cao, Yuan; Ren, Yongyu; Ling, Aoyu; Du, Kang; Li, Yun; Yang, Jun; Kang, Xiangyang

Journal: PLANT METHODS. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s13007-023-00994-3
7、Fast reconstruction method of three-dimension model based on dual RGB-D cameras for peanut plant
Author: Liu, Yadong; Yuan, Hongbo; Zhao, Xin; Fan, Caihu; Cheng, Man

Journal: PLANT METHODS. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s13007-023-00998-z
8、A new biotechnology for in-planta gene editing and its application in promoting flavonoid biosynthesis in bamboo leaves
Author: Sun, Huayu; Wang, Sining; Zhu, Chenglei; Yang, Kebin; Liu, Yan; Gao, Zhimin

Journal: PLANT METHODS. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s13007-023-00993-4