關于《Slas Discovery》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。
《Slas Discovery》雜志創刊于2017年，國際標準簡稱為SLAS DISCOV，ISSN號：2472-5552，E-ISSN號：2472-5560。
該雜志由SAGE Publications Inc.出版，出版周期為10 issues/year，出版語言為English。作為一本專注于Chemistry-Analytical Chemistry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。
《Slas Discovery》雜志中文名稱為：斯拉斯發現。
推進生命科學研發：SLAS Discovery 報道了科學家如何開發和利用新技術和/或方法來提供和描述化學和生物工具，以了解和治療人類疾病。
SLAS Discovery 是一本同行評審期刊，發表的科學報告可實現和改進靶標驗證、評估當前的藥物發現技術、提供新穎的研究工具，并結合研究方法，以增強知識深度和藥物發現成功率。
SLAS Discovery 強調靶標識別/驗證（包括化學探針、RNA 沉默、基因編輯技術）方面的科學和技術進步；生物標志物發現；檢測開發；虛擬、中通量或高通量篩選（生化和生物學、生物物理、表型、毒理學、ADME）；潛在客戶生成/優化；化學生物學；以及信息學（數據分析、圖像分析、統計、生物和化學信息學）。評論有關靶標生物學、藥物發現新范式和藥物發現技術進展的文章。
SLAS Discovery 尤其受到那些從事分析化學、應用微生物學、自動化、生物化學、生物工程、生物醫學光學、生物技術、生物信息學、細胞生物學、DNA 科學和技術、遺傳學、信息技術、藥物化學、分子生物學、天然產物化學、有機化學、藥理學、光譜學和毒理學的人士的關注。
SLAS Discovery 是出版倫理委員會 (COPE) 的成員，之前 (1996-2016) 以《生物分子篩選雜志》(JBS) 為名出版。
分區情況：
在中科院最新升級版分區表中，該雜志在大類學科生物學中位于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Q2。
Cite Score數據顯示，CiteScore：7，SJR：0.869，SNIP：0.654
學科類別
大類：Chemistry，小類：Analytical Chemistry，分區：Q1，排名：39 / 156，百分位：75%； 大類：Chemistry，小類：Biotechnology，分區：Q2，排名：95 / 311，百分位：69%；
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