1. 引言
今天为大家介绍一本专注于抗体研究与开发的高质量国际开放获取期刊——mAbs。该期刊创刊于2009年,是一本多学科交叉、面向全球的同行评审期刊,聚焦抗体药物从基础研究到产业转化的全过程。
目前该期刊影响因子稳定在5分以上,被SCIE等多个重要数据库收录,是从事生物制药、免疫治疗、抗体工程及相关交叉学科研究人员的理想投稿平台。自2020年起,mAbs正式转为完全开放获取(Open Access)模式,显著提升研究成果的传播广度和可见性。
2. 期刊简介
mAbs 是由Taylor & Francis出版的一本国际同行评审开放获取期刊,致力于推动抗体领域的科学研究与技术转化。该期刊不仅服务于基础科研人员和临床医生,还覆盖技术转移、法律事务、投资规划以及治疗药物监管等广泛行业群体。
作为抗体领域的重要学术交流平台,mAbs关注从抗体设计、筛选、优化到制造、法规审批及市场推广的完整产业链条,特别强调技术创新与实际应用的结合。
该期刊为双月刊,每年出版6期,接受原创研究论文、简报、短篇通讯、综述、观点文章、评论、会议报告及补充资料等多种类型稿件。
ISSN: 1942-0862
JCI期刊引文指标:1.64
h-index:65
CiteScore:11.70
是否预警:不在预警名单中
出版商:Landes Bioscience
官方网站:https://www.landesbioscience.com/journals/mabs/
3.索引/摘要
4.收稿范围和类型
mAbs 主要接收以下方向的研究稿件:
抗体治疗工程与筛选技术(Antibody Engineering & Selection)
包括抗体-药物偶联物(ADCs)、多特异性抗体(Multispecific Antibodies)、单域抗体(Single-Domain Antibodies)等
人工智能与机器学习在抗体研发中的应用(AI/ML Applications)
非临床研究(Non-clinical Studies)
如作用机制研究、动物模型中的安全性与有效性评估
抗体制备与生产(Manufacturing & Formulation)
抗体药物的法规审查(Regulatory Review of Therapeutics)
上市后研究(Post-Approval Topics)
如市场分析、真实世界数据、适应症扩展等
接收文章类型包括:
原创性研究论文(Original Research Articles)
简报与通讯(Brief Reports, Short Communications)
综述类文章(Review Articles)
观点文章(Perspectives)
评论与社论(Commentaries, Editorials)
会议报告(Meeting Reports)
补充资料(Article Addenda)
特别鼓励具有跨学科性质、创新性强或对产业转化有明确指导意义的研究投稿。
5. 期刊指标分析
(1)分区
mAbs期刊属于医学大类-研究与实验小类,在发表高质量、高影响力的研究方面处于领先地位。中科院分区为2区,JCR分区为Q1,在国内国际均享有高认可度。
(2)影响因子
mAbs期刊2024-2025最新影响因子7.3,近几年持续上升,势头良好。
(3)自引率和引用关系图
期刊自引率目前为9.6%,绝对安全,无预警风险。
引用该期刊的前20种期刊(被引用次数)
该期刊引用次数排名前20的期刊
6.年发文及占比
目前期刊总体发文量不高,为90篇,说明期刊对稿件的质量把关很严,有助于影响因子进一步提升。
近三年国人投稿量的排名和发文单位中,美国第一,中国第二,英国第三,国人发刊比例高,说明该期刊国际影响力高,且国内作者投稿难度低。
7.审稿周期和录取率
根据期刊官网,期刊初审时间9天,审稿时间30天,发表时间9天,录取率35%。
此外,我们随机选取了3篇文章,发现期刊平均接收速度3~6个月不等。
文章1:2024-9-14投稿,2025-3-10接收。
文章2:2024-10-28投稿,2025-3-11接收。
文章3:22024-7-22投稿,2025-2-25接收。
8. 编委会信息
主编:Janice M. Reichert,抗体协会商业智能总监,国际公认的抗体疗法开发专家。研究方向:抗体治疗药物的研究和开发。
编辑:Alain Beck,新生物实体平台分析化学高级总监,CIPF董事会成员。研究方向:疫苗和生物制剂。
9. 版面费
期刊为混合OA期刊,期刊版面费2,195~4,390美元,折合人民币15,724.76~31,449.52元;
10.期刊总结
作为抗体研究领域的从业人员,我认为mAbs是一本适合投稿的学科高水平期刊。这本期刊的影响因子上升势头良好,大有冲破8分的希望,这一优势对于国内职称评审非常有帮助,现在入手一定不亏。
如果您的团队手中有高质量的数据,即使规模不大,但技术壁垒高,mAbs绝对值得一试!