SLAS Discovery

期刊信息导读

1. SLAS Discovery基本信息
• 2018-2019最新影响因子
• 2022年6月28日更新影响因子
• 年文章数
2. SLAS Discovery中科院SCI期刊分区
3. 历年SLAS Discovery影响因子趋势图
4. SLAS Discovery期刊英文简介
5. SLAS Discovery期刊中文简介

SLAS Discovery基本信息

简称：SLAS DISCOVERY

中文名称：SLAS发现

2018-2019最新影响因子：2.192

2022年6月28日更新影响因子：3.341

SCI类别：无

年文章数：120

PMC链接：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=2472-5552%5BISSN%5D

SLAS Discovery期刊英文简介

Advancing Life Sciences R&D: The Journal of Biomolecular Screening (JBS) is now SLAS Discovery. 是原来Journal of Biomolecular Screening (JBS)更名而来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 focusing on drug discovery sciences with a strong record of scientific rigor and impact. SLAS Discovery 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 is an official journal of SLAS.The journal 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期刊中文简介

先进的生命科学研发：生物分子筛选杂志（JBS）现在是SLAS的发现。是《生物分子筛选杂志》（JBS）更命名而来SLAS发现报告了科学家如何开发和利用新的技术和/或方法来提供和描述理解和治疗人类疾病的化学和生物工具。《SLAS发现》是一本同行评议的期刊，专注于药物发现科学，具有很强的科学严谨性和影响力。SLAS Discovery发布科学报告，以实现和改进目标验证，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，提高知识深度和药物发现的成功率。SLAS发现是SLAS的官方期刊。该杂志强调在目标识别/确认（包括化学探针、RNA沉默、基因编辑技术）、生物标志物发现、分析开发、虚拟、中或高通量筛选（生化和生物、生物物理、表型、毒理学、ADME）、导程生成/优化方面的科学和技术进展。化学生物学和信息学（数据分析、图像分析、统计学、生物和化学信息学）。综述目标生物学、药物发现的新范式以及药物发现技术的进展。

中科院SCI期刊分区：

SLAS Discovery影响因子

获取相关优质资源获取2023中科院分区