生化环材 · 期刊档案
Food and Chemical Toxicology
《Food and Chemical Toxicology》收录于 SCIE（Science Citation Index Expanded）、Scopus、Medline，影响因子 3.5，JCR 分区 Q2（毒理学领域；食品科技领域）。国际知名同行评审期刊，与中国毒理学会合作。致力于发表关于天然或合成化学品（尤其是食品、药品及化学品）对动物和人类毒性作用及毒性机制的原创研究、综述。关注新型食品、生物技术产品及纳米材料的安全性评估，鼓励营养与毒理学交叉研究及体外技术应用。旨在为毒理学研究提供一个多学科论坛
期刊基础信息
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| 出版方 | Elsevier Ltd.（英国） |
|---|---|
| ISSN | 0278-6915（印刷版）| 1873-6351（电子版） |
| 收录数据库 | SCIE（Science Citation Index Expanded）、Scopus、Medline |
| 影响因子 | 3.5 |
| 5 年影响因子 | 4.1 |
| JCR 分区 | Q2（毒理学领域；食品科技领域） |
| 中科院分区 | 大类学科（医学）2区，小类学科（食品科技）1区、（毒理学）2区 |
| h 指数 | 149 |
| 自引率 | 2.6% |
| 年发文量 | 716 篇 |
| 出版周期 | 月刊（Monthly） |
| 创刊时间 | 1982 年 |
| 审稿周期 | 官方数据——投稿到首次决定平均1天；投稿到审后决定平均34天；投稿到最终接受平均70天；接收到在线发表平均2天。网友分享——审稿周期平均约3.3个月（约13.2周）或3-6个月 |
| 学科领域 | 毒理学、食品科技、药理学 |
| 收稿类型 | 原创研究论文、综述 |
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历年专题归档
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人工智能在食品毒理学中的应用专题
本期特刊聚焦于人工智能与新方法论在食品毒理学及下一代风险评估中的应用，旨在展示利用AI和NAMs（如机器学习、深度学习、化学信息学、体外与计算模型、高通量数据整合、不良结局路径方法等）加速危害识别、剂量-反应评估、暴露建模和决策制定的创新工具与框架，推动食品毒理学向预测性、机制性和数据驱动的安全评估转型
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