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Plos 計算生物學

英文名稱:Plos Computational Biology   國際簡稱:PLOS COMPUT BIOL
《Plos Computational Biology》雜志由Public Library of Science出版社出版,本刊創刊于2005年,發行周期Monthly,每期雜志都匯聚了全球生物學領域的最新研究成果,包括原創論文、綜述文章、研究快報等多種形式,內容涵蓋了生物學的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學術視野,為生物學-BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS事業的進步提供了有力的支撐。
中科院分區
生物學
大類學科
1553-7358
ISSN
1553-7358
E-ISSN
預計審稿速度: 32 Weeks
雜志簡介 期刊指數 WOS分區 中科院分區 CiteScore 學術指標 高引用文章

Plos 計算生物學雜志簡介

出版商:Public Library of Science
出版語言:English
TOP期刊:
出版地區:United States
是否預警:

是否OA:開放

出版周期:Monthly
出版年份:2005
中文名稱:Plos 計算生物學

Plos 計算生物學(國際簡稱PLOS COMPUT BIOL,英文名稱Plos Computational Biology)是一本開放獲取(OA)國際期刊,自2005年創刊以來,始終站在生物學研究的前沿。該期刊致力于發表在生物學領域各個方面達到最高科學標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學科的發展趨勢,為生物學事業的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業道德標準,對于任何形式的抄襲行為,無論是文字還是圖形,一旦查實,均可能導致稿件被拒絕。

近年來,來自USA、England、GERMANY (FED REP GER)、France、CHINA MAINLAND、Canada、Switzerland、Spain、Netherlands、Australia等國家和地區的研究者在《Plos Computational Biology》上發表了大量的高質量文章。該期刊內容豐富,包括原創研究、綜述文章、專題觀點、論文預覽、專家意見等多種類型,旨在為全球該領域研究者提供廣泛的學術交流平臺和靈感來源。

在過去幾年中,該期刊保持了穩定的發文量和綜述量,具體數據如下:

2014年:發表文章548篇、2015年:發表文章606篇、2016年:發表文章534篇、2017年:發表文章534篇、2018年:發表文章541篇、2019年:發表文章655篇、2020年:發表文章737篇、2021年:發表文章925篇、2022年:發表文章737篇、2023年:發表文章637篇。這些數據反映了期刊在全球生物學領域的影響力和活躍度,同時也展示了其作為學術界和工業界研究人員首選資源的地位。《Plos Computational Biology》將繼續致力于推動生物學領域的知識傳播和科學進步,為全球生物學問題的解決貢獻力量。

期刊指數

  • 影響因子:3.8
  • 文章自引率:0.0465...
  • Gold OA文章占比:99.67%
  • CiteScore:7.1
  • 年發文量:637
  • 開源占比:0.9896
  • SJR指數:1.652
  • H-index:138
  • SNIP指數:1.085
  • OA被引用占比:1
  • 出版國人文章占比:0.04

WOS期刊SCI分區(2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 15 / 85

82.9%

學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 11 / 65

83.8%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 15 / 85

82.94%

學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 12 / 65

82.31%

中科院分區表

中科院SCI期刊分區 2023年12月升級版
Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
生物學 2區
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學
2區 2區

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
7.1 1.652 1.085
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Modeling and Simulation Q1 32 / 324

90%

大類:Mathematics 小類:Ecology, Evolution, Behavior and Systematics Q1 87 / 721

88%

大類:Mathematics 小類:Computational Theory and Mathematics Q1 23 / 176

87%

大類:Mathematics 小類:Ecology Q1 63 / 461

86%

大類:Mathematics 小類:Genetics Q2 97 / 347

72%

大類:Mathematics 小類:Cellular and Molecular Neuroscience Q2 34 / 97

65%

大類:Mathematics 小類:Molecular Biology Q2 163 / 410

60%

學術指標分析

影響因子和CiteScore
自引率

影響因子:指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率,是衡量學術期刊影響力的一個重要指標。影響因子越高,代表著期刊的影響力越大 。

CiteScore:該值越高,代表該期刊的論文受到更多其他學者的引用,因此該期刊的影響力也越高。

自引率:是衡量期刊質量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數與總被引次數的比例,可以反映期刊對于自身研究內容的重視程度以及內部引用的情況。

年發文量:是衡量期刊活躍度和研究產出能力的重要指標,年發文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學術聲譽,從而吸引更多的優質稿件。

期刊互引關系
序號 引用他刊情況 引用次數
1 P NATL ACAD SCI USA 1592
2 PLOS COMPUT BIOL 1312
3 NATURE 1301
4 SCIENCE 1019
5 J NEUROSCI 938
6 PLOS ONE 793
7 NUCLEIC ACIDS RES 746
8 BIOINFORMATICS 692
9 CELL 612
10 NEURON 587
序號 被他刊引用情況 引用次數
1 PLOS COMPUT BIOL 1312
2 SCI REP-UK 1139
3 NAT COMMUN 570
4 PLOS ONE 434
5 BIOINFORMATICS 423
6 ELIFE 387
7 BMC BIOINFORMATICS 385
8 P NATL ACAD SCI USA 356
9 PHYS REV E 306
10 FRONT GENET 283

高引用文章

  • MUMmer4: A fast and versatile genome alignment system引用次數:112
  • BEAST 2.5: An advanced software platform for Bayesian evolutionary analysis引用次數:111
  • MDHGI: Matrix Decomposition and Heterogeneous Graph Inference for miRNA-disease association prediction引用次數:67
  • A computational approach to distinguish somatic vs. germline origin of genomic alterations from deep sequencing of cancer specimens without a matched normal引用次數:42
  • OpenSim: Simulating musculoskeletal dynamics and neuromuscular control to study human and animal movement引用次數:41
  • New functionalities in the TCGAbiolinks package for the study and integration of cancer data from GDC and GTEx引用次數:37
  • Sequence determinants of protein phase behavior from a coarse-grained model引用次數:33
  • The AmP project: Comparing species on the basis of dynamic energy budget parameters引用次數:31
  • LASSI: A lattice model for simulating phase transitions of multivalent proteins引用次數:30
  • SFPEL-LPI: Sequence-based feature projection ensemble learning for predicting LncRNA-protein interactions引用次數:29
若用戶需要出版服務,請聯系出版商:1160 BATTERY STREET, STE 100, SAN FRANCISCO, USA, CA, 94111。

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