Omics A Journal of Integrative Biology

Omics A Journal of Integrative Biology
期刊缩写:
OMICS
影响因子:
2.2
ISSN:
print: 1536-2310
on-line: 1557-8100
研究领域:
生物-生物工程与应用微生物
创刊年份:
2002年
h-index:
50
自引率:
12.10%
Gold OA文章占比:
9.15%
原创研究文献占比:
70.91%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
期刊介绍英文:
OMICS: A Journal of Integrative Biology is the only peer-reviewed journal covering all trans-disciplinary OMICs-related areas, including data standards and sharing; applications for personalized medicine and public health practice; and social, legal, and ethics analysis. The Journal integrates global high-throughput and systems approaches to 21st century science from “cell to society” – seen from a post-genomics perspective.
CiteScore:
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
6.00.5680.673
学科
排名
百分位
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
小类:Biotechnology
118 / 311
62%
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
小类:Genetics
135 / 347
61%
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
小类:Biochemistry
197 / 438
55%
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
小类:Molecular Medicine
91 / 178
49%
大类:Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
小类:Molecular Biology
213 / 410
48%
发文信息
中科院SCI期刊分区
大类 小类 TOP期刊 综述期刊
3区 生物学
3区 生物工程与应用微生物 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY
4区 遗传学 GENETICS & HEREDITY
WOS期刊分区
学科分类
Q3BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY
Q3GENETICS & HEREDITY
历年影响因子
2015年2.8960
2016年2.7230
2017年2.3700
2018年2.6100
2019年2.5070
2020年3.3740
2021年3.9780
2022年3.3000
2023年2.2000
历年发表
2012年74
2013年61
2014年71
2015年76
2016年84
2017年79
2018年83
2019年77
2020年91
2021年78
2022年62
投稿信息
出版周期:
Quarterly
出版语言:
English
出版国家(地区):
UNITED STATES
审稿时长:
3 months
出版商:
Mary Ann Liebert Inc.
编辑部地址:
MARY ANN LIEBERT INC, 140 HUGUENOT STREET, 3RD FL, NEW ROCHELLE, USA, NY, 10801

Omics A Journal of Integrative Biology - 最新文献

DeepGenomeScan of 15 Worldwide Bovine Populations Detects Spatially Varying Positive Selection Signals.

Pub Date : 2024-09-24 DOI: 10.1089/omi.2024.0154 Harshit Kumar, Xinghu Qin, Bharat Bhushan, Triveni Dutt, Manjit Panigrahi

Machine Learning-Aided Ultra-Low-Density Single Nucleotide Polymorphism Panel Helps to Identify the Tharparkar Cattle Breed: Lessons for Digital Transformation in Livestock Genomics.

Pub Date : 2024-09-20 DOI: 10.1089/omi.2024.0153 Harshit Kumar, Manjit Panigrahi, Dongwon Seo, Sunghyun Cho, Bharat Bhushan, Triveni Dutt
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