Cancer Discovery期刊是医学-肿瘤学领域的优质期刊。中科院大类分区为医学1区,JCR分区为Q1,在国内国际均享有高认可度。 (2)影响因子 Cancer Discovery期刊2023-2024最新影响因子为29.7,说明该刊近三年发表的文章年平均引用量为29.7次。根据刊鹿选刊最新数据,该期刊实时影响因子(预测)29.0060,与之前保持
《Cancer Discovery》是癌症研究领域的顶尖期刊,其影响因子在不同统计口径下存在动态变化。目前公开数据显示,该期刊2023-2024年的影响因子在28.2至30.6之间波动,而2024年实时计算值约为22.924。以下从三个维度具体分析: 一、核心影响因子数据 根据最新修正数据,2023-2024年度该刊影响...
据科睿唯安官网，截止2024年7月1日，已有57本期刊的影响因子得到了补录，有19本期刊的影响因子被修正。其中，医学肿瘤学领域高质量期刊Cancer Discovery在经过修正后，其影响因子从29.7上升到了30.6，增加了0.9点。除了Cancer Discovery，还有其他期刊的影响因子也经历了变化。例如，Nature Synthesis在本次补录中首次...
Cancer DiscoveryJournal Abbreviation: CANCER DISCOV Journal ISSN: 2159-8274Year Impact Factor (IF) Total Articles Total Cites 2023 (2024 update) 29.7 106 33545 2022 28.2 - 33141 2021 38.272 - 31182 2020 39.397 103 27030 2019 29.497 92 18093 2018 26.370 92 13715 2017 24.373 83 11896 2016 ...
癌症发现(Cancer Discovery)是一本由American Association for Cancer Research Inc.出版的一本ONCOLOGY学术刊物,主要报道ONCOLOGY相关领域研究成果与实践。本刊已入选来源期刊,属于国际一流期刊。该刊创刊于2011年,出版周期12 issues/year。2021-2022年最新版WOS分区等级:Q1,2023年发布的影响因子为29.7,CiteScore指数22.9...
影响因子:是美国科学信息研究所(ISI)的期刊引证报告(JCR)中的一项数据。指的是某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。自1975年以来,每年定期发布于“期刊引证报告”(JCR)。 发文统计(统计区间:2023年-2024年) 机构名称 发文量 HARVARD UNIVERSITY 98 MEMORIAL SLOAN KETT...
CiteScore(2024年最新版) 由Elsevier提出,用来评估期刊学术影响力的指标 CiteScore:22.9 SJR:7.533 SNIP:3.803 CiteScore 排名 学科分区排名百分位 大类:Medicine小类:OncologyQ117 / 404 95% 名词解释: CiteScore:由Elsevier集团开发,类似影响因子用来评估杂志期刊学术影响力的一个指标。CiteScore采用了四年区间来计算...
影响因子(2023) 7.135Cancer Discovery publishes high-impact, peer-reviewed articles describing major advances in research and clinical trials. As the premier cancer information resource, the Journal also presents Review Articles, Perspectives and Commentaries, News stories, and Research Watch summaries of ...
题目:基于靶向临床基因组测序数据的肿瘤类型预测的深度学习模型杂志:Cancer Discovery影响因子:IF=29.1发表时间:2024年3月公众号回复123领取原文,文献编号:24研究背景肿瘤类型是指导癌症临床治疗决策的关键,但基于组织病理学的诊断仍然具有挑战性。肿瘤中的基因变异高度与肿瘤类型相关,并且在基因组特征上训练的肿瘤类型分类...
杂志:Cancer Discovery 影响因子:IF=29.1 发表时间:2024年3月 研究背景 肿瘤类型是指导癌症临床治疗决策的关键,但基于组织病理学的诊断仍然具有挑战性。肿瘤中的基因变异高度与肿瘤类型相关,并且在基因组特征上训练的肿瘤类型分类器也已被探索,但最准确的方法在临床上不可行。由于它们依赖于从全基因组测序中导出的特征...