当前位置: 首页 JCRQ2 期刊介绍(非官网)
Phytochemical Analysis

Phytochemical Analysis

SCISCIE

国际简称:PHYTOCHEM ANALYSIS  参考译名:植物化学分析

  • 中科院分区

    3区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q2

基本信息:
ISSN:0958-0344
E-ISSN:1099-1565
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:否
出版信息:
出版地区:ENGLAND
出版商:John Wiley and Sons Ltd
出版语言:English
出版周期:Bimonthly
出版年份:1990
研究方向:生物-分析化学
评价信息:
影响因子:2.9
H-index:63
CiteScore指数:5.2
SJR指数:0.563
SNIP指数:0.82
发文数据:
Gold OA文章占比:14.21%
研究类文章占比:86.60%
年发文量:97
自引率:0.0606...
开源占比:0.0613
出版撤稿占比:0
出版国人文章占比:0.21
OA被引用占比:0.0602...
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Phytochemical Analysis期刊介绍

Phytochemical Analysis is devoted to the publication of original articles concerning the development, improvement, validation and/or extension of application of analytical methodology in the plant sciences. The spectrum of coverage is broad, encompassing methods and techniques relevant to the detection (including bio-screening), extraction, separation, purification, identification and quantification of compounds in plant biochemistry, plant cellular and molecular biology, plant biotechnology, the food sciences, agriculture and horticulture. The Journal publishes papers describing significant novelty in the analysis of whole plants (including algae), plant cells, tissues and organs, plant-derived extracts and plant products (including those which have been partially or completely refined for use in the food, agrochemical, pharmaceutical and related industries). All forms of physical, chemical, biochemical, spectroscopic, radiometric, electrometric, chromatographic, metabolomic and chemometric investigations of plant products (monomeric species as well as polymeric molecules such as nucleic acids, proteins, lipids and carbohydrates) are included within the remit of the Journal. Papers dealing with novel methods relating to areas such as data handling/ data mining in plant sciences will also be welcomed.

期刊简介Phytochemical Analysis期刊介绍

《Phytochemical Analysis》自1990出版以来,是一本生物优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为生物各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进生物领域的的进步。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SCI、SCIE收录,得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点:

Cite Score数据(2026年6月最新版)Phytochemical Analysis Cite Score数据

  • CiteScore:5.2
  • SJR:0.563
  • SNIP:0.82
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Plant Science Q1 115 / 541

78%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Complementary and Alternative Medicine Q1 26 / 115

77%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Food Science Q2 137 / 420

67%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Analytical Chemistry Q2 70 / 160

56%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Drug Discovery Q2 72 / 161

55%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Biochemistry Q2 216 / 448

51%

大类:Agricultural and Biological Sciences 小类:Molecular Medicine Q3 100 / 179

44%

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Phytochemical Analysis 中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
生物学 3区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 PLANT SCIENCES 植物科学 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化学 3区 3区 3区
期刊分区表(2025年3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 3区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化学 PLANT SCIENCES 植物科学 2区 2区 3区
期刊分区表(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 3区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化学 PLANT SCIENCES 植物科学 3区 3区 3区
期刊分区表(2022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 3区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化学 PLANT SCIENCES 植物科学 3区 3区 3区
期刊分区表(2021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 CHEMISTRY, ANALYTICAL 分析化学 PLANT SCIENCES 植物科学 2区 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Phytochemical Analysis JCR分区

2025-2026年最新版
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 Q2 39 / 85

54.7

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q3 56 / 110

49.5

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q2 100 / 285

65.1

学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q2 36 / 85

58.24

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 44 / 110

60.45

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q2 94 / 285

67.19

2024-2025年最新版
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 Q3 44 / 86

49.4

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q3 61 / 111

45.5

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q2 91 / 273

66.8

学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q2 38 / 86

56.4

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 41 / 111

63.51

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q2 92 / 275

66.73

2023-2024年最新版
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 Q2 30 / 85

65.3

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 41 / 106

61.8

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q2 74 / 265

72.3

学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q2 38 / 85

55.88

学科:CHEMISTRY, ANALYTICAL SCIE Q2 42 / 106

60.85

学科:PLANT SCIENCES SCIE Q2 91 / 265

65.85

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

国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • CHINA MAINLAND81
  • Brazil29
  • GERMANY (FED REP GER)20
  • Italy17
  • England16
  • USA15
  • France12
  • India11
  • Japan10
  • Iran9

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Baicalein Alleviates Cardiomyocyte Hypoxia Injury via ESR1-Dependent Modulation of BAX/BCL-XL Balanc

    Author: Xia, Yu; Zhong, Xinyi; Zhang, Chenggang

    Journal: PHYTOCHEMICAL ANALYSIS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/pca.70069

  • 2、A Strategy of Screening Drug Combination From Traditional Chinese Medicine Based on Biomimetic Extracted Substances: Bufei Yishen Formula as a Cas

    Author: Xu, Xuemei; Qin, Yanqin; Yin, Mengxia; Yin, Liuyue; Li, Xiaoqian; Du, Yan; Zhao, Peng; Li, Jiansheng; Liu, Xinguang

    Journal: PHYTOCHEMICAL ANALYSIS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/pca.70070

  • 3、Nanoparticle-Based Delivery Systems for Traditional Chinese Medicine in Cardiovascular Diseases: Advances and Challenge

    Author: Xiong, Yanying; Geng, Hua; Jiang, Wenjing; Meng, Yuqing

    Journal: PHYTOCHEMICAL ANALYSIS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/pca.70073

  • 4、Quality Control of Herbal Medicine Based on Analytical Techniques and Machine Learning: Current Advances and Future Perspective

    Author: Shen, Yihong; Du, Huan; Liu, Fenglian; Gou, Xiaolin; Tao, Yiwen; Lan, Xinge; Zhang, Jing; Yin, Yinghao; Li, Qi; Fan, Gang

    Journal: PHYTOCHEMICAL ANALYSIS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/pca.70065

  • 5、Unveiling the Effects of Drying Techniques on Phytochemical Profiles and Quality Attributes of Eriobotryae Foliu

    Author: Zhang, Ming-jin; An, Ya-ling; Huang, Fei; Ding, Bei-bei; Wang, Hao; Wang, Jia-wei; Li, Zhen-wei; Liu, Xiao-kang; Zhang, Dai-di; Guo, De-an

    Journal: PHYTOCHEMICAL ANALYSIS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/pca.70051

  • 6、An Integrated Identification Strategy for Closely Related Plants Mahonia bealei, Mahonia fortunei, and Berberis soulieana Using Microscopic Characterization, HPLC-QTOF-MS/MS, and DNA Barcoding: A Controversial Case on the Taxonomy of Mahonia and Berberi

    Author: Liu, Fang-tong; Sun, Rui-bo; Zhang, Xin-ru; Ding, Zi-xuan; Zhang, Tian-qi; Hou, Hong-juan; Wang, Yi-fan; Zhang, Hui; Li, Si-yu; Yang, Wen-bo; Zhang, Mu; Qian, Cheng; Chen, Yue-hua; Song, Hui-peng

    Journal: PHYTOCHEMICAL ANALYSIS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/pca.70066

  • 7、TLC-Bioautography-Guided Natural Product Discovery: An Integrated Platform for Rapid Profiling of Plant-Derived Phosphodiesterase Inhibitor

    Author: Yuan, Yu-Xin; Chen, Jian-Guo; Yang, Zhong-Duo; Xu, Cui-Juan; Liu, Ling-Bo; Chen, Lei-Lei; Niu, Yong-Jiao; Wang, Qian-Qian; Sun, Bing; Zhao, Tian-Kun; Zhao, Ai-Hong; Kim, Sahyun

    Journal: PHYTOCHEMICAL ANALYSIS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/pca.70068

  • 8、Discovery and Absolute Quantification of Water-Soluble Signature Peptides via LC-MS/MS Based on Proteomics for Quality Evaluation of Goat Hor

    Author: Lao, Baihao; Zhang, Jingxian; Sun, Jian; Zhou, Heng; Yu, Hong; Ran, Yingying; Huang, Fan; Shen, Yingying; Li, Xianxian; Mao, Xiuhong; Ji, Shen; Hu, Qing

    Journal: PHYTOCHEMICAL ANALYSIS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1002/pca.70049

投稿常见问题

通讯方式:JOHN WILEY & SONS LTD, THE ATRIUM, SOUTHERN GATE, CHICHESTER, ENGLAND, W SUSSEX, PO19 8SQ。