Plant Phenomics

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发文信息中科院SCI期刊分区 WOS期刊分区历年影响因子历年发表投稿信息同类期刊

中文名称：

植物表型组学(英文)

期刊缩写：

Plant Phenomics copy

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CN：

32-1898/Q

影响因子：

期刊影响因子(Impact factor，IF) 即某刊平均每篇论文的被引用数，是表征期刊影响大小的一项定量指标，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。

8.2

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ISSN：

ISSN是由8个数字组成的编码，旨在识别各种报纸、专业杂志、画报、期刊，无论其性质或载体版本（纸版及电子版）。

print: 2643-6515

研究领域：

Multiple

创刊年份：

2019年

自引率：

9.20%

Gold OA文章占比：

Gold OA文章占比是指一个总体中金色OA文章数量占总体文章数量的比重。OA期刊的文章主要通过金色通道（Gold road，也称为Gold OA，即期刊官网）和绿色通道（Green road，或Green OA）实现开放获取。金色通道是开放获取期刊通过自己的官网来实现的，而绿色通道是通过把文章自存档于机构知识库(Institutional Repositories，比如哈佛大学学术库DASH）或学科知识库中来实现。

94.19%

原创研究文献占比：

96.43%

SCI收录类型：

Science Citation Index Expanded (SCIE) || Directory of Open Access Journals (DOAJ)

期刊官网：

https://spj.sciencemag.org/plantphenomics/

主管：

教育部

主办单位：

南京农业大学

期刊介绍英文：

Plant Phenomics is an Open Access journal published in affiliation with the State Key Laboratory of Crop Genetics & Germplasm Enhancement, Nanjing Agricultural University (NAU) and published by the American Association for the Advancement of Science (AAAS). Like all partners participating in the Science Partner Journal program, Plant Phenomics is editorially independent from the Science family of journals. The mission of Plant Phenomics is to publish novel research that will advance all aspects of plant phenotyping from the cell to the plant population levels using innovative combinations of sensor systems and data analytics. Plant Phenomics aims also to connect phenomics to other science domains, such as genomics, genetics, physiology, molecular biology, bioinformatics, statistics, mathematics, and computer sciences. Plant Phenomics should thus contribute to advance plant sciences and agriculture/forestry/horticulture by addressing key scientific challenges in the area of plant phenomics. The scope of the journal covers the latest technologies in plant phenotyping for data acquisition, data management, data interpretation, modeling, and their practical applications for crop cultivation, plant breeding, forestry, horticulture, ecology, and other plant-related domains.

期刊介绍中文：

《Plant Phenomics》是南京农业大学作物遗传与种质增强国家重点实验室挂靠、美国科学促进会（AAAS）出版的开放获取期刊。与参与 Science Partner Journal 计划的所有合作伙伴一样，Plant Phenomics 在编辑上独立于 Science 系列期刊。该期刊编辑委员会的编辑决策和科学活动是独立做出的，以科学价值为基础，并遵守准确和道德的科学推广的最高标准。

CiteScore：

引用分数（英语：CiteScore，CS）是一种用来反映学术期刊最近发表文章“年平均被引用次数”的衡量指标。该指标由Elsevier于 2016 年 12 月推出，以替代常用的JCR影响因子（由Clarivate计算）。 CiteScore是Scopus中系列期刊指标的一部分，包括 SNIP(源文档标准化影响)，SJR (SClmago杂志排名)，引用文档计数以及引用百分比。

CiteScore	SJR	SNIP	CiteScore排名
8.6	1.359	1.671	学科排名百分位大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Agronomy and Crop Science 36 / 406 91%

发文信息

被引量：

中科院SCI期刊分区

中科院分区升级版是在基础版的基础上，消除了对预置学科体系的依赖，例如期刊-学科隶属关系。基于概率统计原理的期刊超越指数，使分区结果更加鲁棒，不易操纵，揭示出更多优秀的基础研究期刊。 2019-2021年，3年过渡期，会同时发布基础版和升级版，便于用户单位过渡、调整。2022年开始，将只发布升级版。

2025年3月20日发布

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
1区农林科学	1区农艺学 AGRONOMY 1区植物科学 PLANT SCIENCES 2区遥感 REMOTE SENSING	是	否

2023年12月发布

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
1区农林科学	2区农艺学 AGRONOMY 2区植物科学 PLANT SCIENCES 3区遥感 REMOTE SENSING	否	否

新锐期刊分区

《新锐期刊分区表》（简称“新锐分区”）由新锐学术于2026年正式发布，该分区引入大模型与智能算法，突破单一指标与单一维度的传统局限。高效整合自然科学、工程技术、医学、管理科学、社会科学、人文艺术等领域的重要国际学术期刊，涵盖但不限于 SCIE、SSCI、ESCI 等核心来源，共22299 种期刊和15种重要会议论文集（计算机领域），构建了覆盖全学科、面向全球的评价体系。

2026年3月发布

大类	小类	TOP期刊
1 区农林科学 Agricultural and Forestry Science	1 区农艺学 AGRONOMY 1 区植物科学 PLANT SCIENCES 2 区遥感 REMOTE SENSING	是

WOS期刊分区

WoS-JCR分区：SCIE、SSCI收录期刊主要按影响因子高低被分为四个区（Quartile），分别是Q1区，Q2区，Q3区，Q4区，各占25%。Q1区是影响因子最靠前25%的期刊，Q4区是靠后的25%的期刊。

学科分类
Q1AGRONOMY Q1PLANT SCIENCES Q1REMOTE SENSING

历年影响因子

2021年	2022年	2023年	2024年	2025年
6.9610	6.5000	7.6000	6.4000	8.2000

历年发表

年文章数是指每年6月SCI发布的IF数据中所提供的上一年全年发文数量。如2018年7月-2019年6月，显示的是2017年的发文数.对极少数热门期刊，我们会在1月份更新为最新一年的发文数。

2019年	2020年	2021年	2022年
24	33	30	26

投稿信息

出版周期：

年刊

出版语言：

English

出版国家(地区)：

United States

审稿时长：

14 weeks

投稿网址：

https://www.editorialmanager.com/PLANTPHENOMICS

出版商：

American Association for the Advancement of Science

PubMed链接：

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=2643-6515%5BISSN%5D

Plant Phenomics - 最新文献

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From phenoscope to GreenLab model of Arabidopsis to decipher genotype and treatment effects.

Pub Date : 2026-08-10 DOI: 10.1016/j.plaphe.2026.100265 Hanna Bacave, Paul Huguet, Elodie Gilbault, Edgar Belin, Olivier Zurfluh, Olivier Loudet, Veronique Letort, Anne Goelzer

Growth-stage deep learning for UAV hyperspectral estimation of leaf nitrogen content in winter wheat.

Pub Date : 2026-08-01 DOI: 10.1016/j.plaphe.2026.100263 Siwen Zhao, Chao Song, Baoyuan Zhang, Xingyu Liu, Fajian Zong, Shengnan Zhai, Xiaojun Liu, Liping Chen, Xiaohe Gu

Physiology-informed LSTM framework integrating crop model and Sentinel-2 time series for rice nitrogen status estimation.

Pub Date : 2026-06-05 DOI: 10.1016/j.plaphe.2026.100234 Jinpeng Yang, Zhaopeng Fu, Ke Zhang, Bohuai Shi, Jiang Wang, Weizhe Zhao, Qiang Cao, Yongchao Tian, Yan Zhu, Weixing Cao, Xiaojun Liu

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