關于《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。

SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：

一、AI輔助論文的使用限制

禁止生成核心內容、禁止署名、保證數據完整性

二、AI輔助的用途

語言潤色，文獻綜述，圖表推薦

三、建議與策略

1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態度和要求。

2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。

3.保持學術誠信與原創性：作者應確保論文的核心內容和創新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現個人的學術思考和見解。

《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》雜志創刊于1998年，國際標準簡稱為COMB CHEM HIGH T SCR，ISSN號：1386-2073，E-ISSN號：1875-5402。

該雜志由Bentham Science Publishers B.V.出版，出版周期為Bimonthly，出版語言為English。作為一本專注于化學-生化研究方法領域的學術期刊，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。

《Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening》雜志中文名稱為：組合化學和高通量篩選。

組合化學和高通量篩選（CCHTS）發表完整的原創研究文章和評論/迷你評論，涉及化學生物學（高通量篩選、組合化學、化學信息學、實驗室自動化和化合物管理）相關的各種主題，以推進藥物發現研究。本期刊的讀者特別關注以下領域的原創研究文章和評論：

目標識別和驗證

檢測設計、開發、小型化和比較

高通量/高含量/計算機篩選及相關技術

無標記檢測技術和應用

干細胞技術

生物標志物

ADMET/PK/PD 方法和篩選

探針發現和開發、先導化合物優化

組合化學（例如小分子、肽、核酸或噬菌體展示庫）

化學庫設計和化學多樣性

化學/生物信息學、數據挖掘

化合物管理

生藥學

天然產物研究（天然產物的化學、生物學和藥理學）

天然產物分析研究

天然產物的雙藥研究

藥物再利用

數據管理和統計分析

實驗室自動化、機器人技術、微流體技術、信號檢測技術

當前和未來的機構研究概況

技術轉讓、法律和許可問題

專利。

分區情況：

在中科院最新升級版分區表中，該雜志在大類學科醫學中位于4區，小類學科BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS生化研究方法中位于4區。

JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS領域為Q4。

Cite Score數據顯示，CiteScore：3.1，SJR：0.301，SNIP：0.404

學科類別

大類：Computer Science，小類：Computer Science Applications，分區：Q3，排名：464 / 817，百分位：43%； 大類：Computer Science，小類：Organic Chemistry，分區：Q3，排名：142 / 211，百分位：32%；

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