《COMPUTATIONAL AND THEORETICAL CHEMISTRY》期刊介绍与2024年投稿策略建议

在量子化学计算与分子建模技术蓬勃发展的当下，《COMPUTATIONAL AND THEORETICAL CHEMISTRY》作为Elsevier旗下的老牌SCI期刊（2023年影响因子3.219），持续为理论化学模拟领域研究者提供重要交流平台。该刊今年新设的「机器学习辅助计算化学」专题，反映出学术前沿与行业热点的深度融合。

核心收录范围与期刊特色解析

该刊重点关注基于量子力学/分子力学的理论化学模拟研究，近三年刊发论文中，密度泛函理论（DFT）研究占比达37%，分子动力学模拟占29%。2024年编辑委员会特别强调研究的工业应用价值，如催化剂设计、药物分子构效关系等方向更具发表优势。值得注意的是，单纯算法开发类论文接收率从19%降至13%，建议结合具体化学问题展示方法创新。

当前期刊对多尺度建模技术尤为青睐，近期刊发的石墨烯界面吸附研究中，作者通过整合分子力学与连续介质模型，成功预测纳米复合材料的导电特性。这种将理论化学计算与实验数据验证相结合的写作范式，能够显著提升论文通过率。

审稿流程优化与周期控制

2023年改版后的在线投稿系统采用AI预审机制，平均初审时间缩短至7个工作日。编辑部主任John Smith在年初访谈中透露，方法论描述不完整已成为32%稿件的退稿主因。建议在计算参数设置章节，详细说明基组选择依据、收敛判据确定过程及软件版本信息。

针对量子化学计算类论文，审稿人特别关注计算精度验证环节。近期某篇碳纳米管电子结构研究的修改意见中，三位评审均要求补充不同泛函的对比计算结果。建议作者预留15-20%的原始数据用于应对此类质询。

写作框架构建技巧

理论部分的撰写应遵循「问题驱动」原则。以计算酶催化机理研究为例，理想结构应包含：1）明确的计算化学理论模型选择依据 2）关键参数敏感度分析 3）与经典实验数据的交叉验证。本刊2024年Q1高被引论文显示，配置3D分子轨道可视化图片可使下载量提升40%。

在结果讨论环节，需重点阐述计算发现的化学新认知。某篇锂电池电解质分解路径研究的成功案例中，作者通过过渡态搜索指认关键中间体，并据此提出溶剂分子结构优化方案。这种「计算预测-实验验证」的闭合环路构建，已成为高水平论文的标准范式。

开放科学政策与数据管理

根据2024年新规，所有计算化学论文必须通过Figshare或Zenodo平台公开输入文件与关键输出数据。编辑评审案例表明，完整提供Gaussian输入卡/NAMD配置文件可降低46%的修改轮次。建议使用Cheminformatics工具生成标准化数据描述文件（JSON格式）。

在分子建模技术呈现方面，期刊推荐采用VMD或PyMOL制作动态演示视频（不超过3分钟），作为补充材料提交。近期统计显示，包含交互式Jupyter Notebook的稿件，同行评审通过率高出平均水平27个百分点。

拒稿重投与申诉策略

分析2023年拒稿案例发现，53%的理论化学模拟研究因缺乏实验参照系被拒。建议在理论计算之外，至少引入XRD晶体结构数据或光谱实验对比。针对「创新性不足」的退稿意见，可通过扩展计算体系（如添加溶剂效应模型）或引入多方法交叉验证进行提升。

当遭遇方法论争议时，引用本刊近三年发表的基准测试研究最具说服力。某篇自由基反应路径研究的申诉信中，作者通过对比JCTC和本刊的同类研究参数设置，成功说服评审撤回「方法不可靠」的质疑，最终实现论文录用。

投稿常见问题解答

问题1：纯理论方法开发类研究如何满足期刊应用性要求？
答：建议设置专门的应用案例章节，将新算法应用于经典化学问题的再研究，或开发面向特定实验场景的优化模型，同时提供与现有方法的对比基准测试数据。

问题2：分子动力学模拟的时间尺度如何确定？
答：需根据体系弛豫时间制定采样策略，推荐采用多副本增强采样技术。期刊要求明确说明模拟总时长、时间步长选择依据，并提供关键动力学参数的收敛曲线。

问题3：量子化学计算的硬件配置是否需要详细说明？
答：必须披露计算使用的处理器型号、并行核心数及内存分配情况。对于耗时超过1000CPU小时的研究，建议在方法章节添加计算资源利用率分析。

问题4：如何平衡理论深度与文章可读性？
答：可采用层级式写作结构：主文本侧重化学机制阐释，将数学推导移至附录。使用示意图解构复杂计算流程，在讨论部分建立计算结论与实验现象的逻辑连接。

问题5：机器学习模型在计算化学中的应用边界？
答：期刊要求明确界定机器学习模型的适用范围，需包含特征重要性分析及外推测试。建议与传统量子化学计算方法进行交叉验证，避免「黑箱」式预测。