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Plant MethodsSCIE

国际简称：PLANT METHODS 参考译名：植物方法

中科院分区
2区
CiteScore分区
Q1
JCR分区
Q1

基本信息：: ISSN：1746-4811; E-ISSN：1746-4811; 是否OA：开放; 是否预警：否; TOP期刊：是

出版信息：: 出版地区：ENGLAND; 出版商：BioMed Central; 出版语言：English; 出版周期：Irregular; 出版年份：2005; 研究方向：生物-植物科学

评价信息：: 影响因子：4.7; H-index：57; CiteScore指数：9.2; SJR指数：0.956; SNIP指数：1.401

发文数据：: Gold OA文章占比：99.52%; 研究类文章占比：94.44%; 年发文量：144; 自引率：0.0392...; 开源占比：0.9905; 出版撤稿占比：0; 出版国人文章占比：0.23; OA被引用占比：1

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英文简介期刊介绍 CiteScore数据中科院SCI分区 JCR分区发文数据常见问题

英文简介Plant Methods期刊介绍

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.

期刊简介Plant Methods期刊介绍

《Plant Methods》自2005出版以来，是一本生物学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为生物学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进生物学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述，从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解，或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道生物学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单，目前已被权威数据库SCIE收录，得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点：

预计审稿时间：较慢,6-12周
国际TOP期刊
生物学
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
SCIE
中科院2区
非预警

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

CiteScore：9.2
SJR：0.956
SNIP：1.401

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Plant Science	Q1	36 / 516	93%
大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Genetics	Q1	55 / 347	84%
大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Biotechnology	Q1	54 / 311	82%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础，针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于，它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法，而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Plant Methods 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊：否 Top期刊：否

大类学科	分区	小类学科	分区
生物学	2区	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 PLANT SCIENCES 植物科学	2区 2区

中科院分区表 是以客观数据为基础，运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据，得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次，类似于“优、良、及格”等。最开始，这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Plant Methods 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	9 / 85	90%
学科：PLANT SCIENCES	SCIE	Q1	33 / 265	87.7%

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

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异，此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此，JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区，这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计

国家/地区数量
CHINA MAINLAND144
USA100
GERMANY (FED REP GER)44
Australia35
England32
France27
Spain23
Japan15
India14
Czech Republic13

本刊中国学者近年发表论文

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