《Molecular Neurobiology》不是預警刊物。
名詞解釋：
預警刊物通常是指在學術界被認為存在一定問題或潛在風險的期刊，這些問題可能涉及學術質量、出版規(guī)范、引文操控等方面。
如果作者是發(fā)表論文用來晉升職稱的話，預警期刊最好不要選擇，避免出現(xiàn)發(fā)表的文章不受認可的現(xiàn)象，不單單是職稱晉升，畢業(yè)、保研、申博等用途的文章發(fā)表也要注意避免選擇預警期刊。
那么作者要以哪一份預警期刊目錄為參考依據(jù)？如果單位和學校有預警期刊目錄，就以單位和學校公布的為主要參考依據(jù)，如果沒有的話，可以參考中科院的預警期刊目錄。可以直接在瀏覽器搜索框輸入“國際預警期刊網站”，搜索高校出版的預警期刊列表。
中科院的預警目錄中，風險等級有高中低三個級別之分，需要注意如果一個刊物去年是低風險預警期刊，今年被目錄剔除了，說明刊物之前不合規(guī)的方面已經糾正，已經不再是預警期刊了，這樣的刊物就可以放心發(fā)表，以上是對預警期刊的簡單提示，更多疑問可以咨詢在線客服。
《Molecular Neurobiology》作為一本由Springer US出版的國際知名學術期刊，專注于醫(yī)學-神經科學領域，一直保持著較高的學術標準和出版規(guī)范。
此外該雜志的影響因子為4.6，CiteScore指數(shù)9，SJR指數(shù)1.339。表明其在醫(yī)學-神經科學領域具有較高的學術影響力。
Cite Score（2024年最新版）
- CiteScore：9
- SJR：1.339
- SNIP：0.976
| 學科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 大類：Neuroscience 小類：Neurology | Q1 | 27 / 192 |
86%
|
| 大類：Neuroscience 小類：Cellular and Molecular Neuroscience | Q1 | 21 / 97 |
78%
|
CiteScore：該指標由Elsevier于2016年提出，指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScorer的計算方式是：例如，某期刊2022年CiteScore的計算方法是該期刊在2019年、2020年和2021年發(fā)表的文章在2022年獲得的被引次數(shù)，除以該期刊2019年、2020年和2021發(fā)表并收錄于Scopus中的文章數(shù)量總和。
在中科院分區(qū)表中，大類學科中醫(yī)學為：2區(qū)，小類學科中醫(yī)學-神經科學：2區(qū)，
中科院分區(qū)信息
分子神經生物學2023年12月升級版
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 2區(qū) | NEUROSCIENCES 神經科學 | 2區(qū) | 否 | 否 |
分子神經生物學2022年12月升級版
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 2區(qū) | NEUROSCIENCES 神經科學 | 2區(qū) | 否 | 否 |
分子神經生物學2021年12月舊的升級版
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 2區(qū) | NEUROSCIENCES 神經科學 | 2區(qū) | 否 | 否 |
分子神經生物學2021年12月基礎版
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 2區(qū) | NEUROSCIENCES 神經科學 | 2區(qū) | 否 | 否 |
分子神經生物學2021年12月升級版
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 2區(qū) | NEUROSCIENCES 神經科學 | 2區(qū) | 否 | 否 |
分子神經生物學2020年12月舊的升級版
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 2區(qū) | NEUROSCIENCES 神經科學 | 3區(qū) | 否 | 否 |
中科院JCR期刊分區(qū)（又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù)）是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果。在中科院期刊分區(qū)表中，主要參考3年平均IF作為學術影響力，最終每個分區(qū)的期刊累積學術影響力是相同的，各區(qū)的期刊數(shù)量由高到底呈金字塔式分布。
