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生物數據挖掘

英文名稱:Biodata Mining   國際簡稱:BIODATA MIN
《Biodata Mining》雜志由BioMed Central出版社出版,本刊創刊于2008年,發行周期1 issue/year,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-MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY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
1756-0381
ISSN
1756-0381
E-ISSN
預計審稿速度: 23 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

生物數據挖掘雜志簡介

出版商:BioMed Central
出版語言:English
TOP期刊:
出版地區:ENGLAND
是否預警:

是否OA:開放

出版周期:1 issue/year
出版年份:2008
中文名稱:生物數據挖掘

生物數據挖掘(國際簡稱BIODATA MIN,英文名稱Biodata Mining)是一本開放獲取(OA)國際期刊,自2008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、CHINA MAINLAND、Israel、GERMANY (FED REP GER)、Russia、South Korea、Belgium、Brazil、England、Portugal等國家和地區的研究者在《Biodata Mining》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28篇、2015年:發表文章42篇、2016年:發表文章35篇、2017年:發表文章38篇、2018年:發表文章26篇、2019年:發表文章19篇、2020年:發表文章18篇、2021年:發表文章49篇、2022年:發表文章29篇、2023年:發表文章32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。《Biodata Mining》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:4
  • Gold OA文章占比:100.00%
  • CiteScore:7.9
  • 年發文量:32
  • 開源占比:0.9896
  • SJR指數:0.958
  • H-index:23
  • SNIP指數:1.413
  • OA被引用占比:1
  • 出版國人文章占比:0.2

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:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 8 / 65

88.5%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 10 / 65

85.38%

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 3區
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學
2區

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
7.9 0.958 1.413
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Computational Mathematics Q1 11 / 189

94%

大類:Mathematics 小類:Computational Theory and Mathematics Q1 17 / 176

90%

大類:Mathematics 小類:Computer Science Applications Q1 166 / 817

79%

大類:Mathematics 小類:Genetics Q1 76 / 347

78%

大類:Mathematics 小類:Biochemistry Q1 104 / 438

76%

大類:Mathematics 小類:Molecular Biology Q2 130 / 410

68%

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 BIOINFORMATICS 57
2 NUCLEIC ACIDS RES 53
3 NAT GENET 36
4 NATURE 36
5 BMC BIOINFORMATICS 26
6 AM J HUM GENET 22
7 PLOS ONE 21
8 SCIENCE 21
9 GENOME RES 15
10 P NATL ACAD SCI USA 15
序號 被他刊引用情況 引用次數
1 SCI REP-UK 23
2 BMC BIOINFORMATICS 21
3 PLOS ONE 21
4 BIOINFORMATICS 19
5 FRONT GENET 16
6 IEEE ACCESS 12
7 BIODATA MIN 11
8 BRIEF BIOINFORM 9
9 GENES-BASEL 8
10 HUM GENET 7

高引用文章

  • Gene set analysis methods: a systematic comparison引用次數:11
  • Encodings and models for antimicrobial peptide classification for multi-resistant pathogens引用次數:10
  • Investigating the parameter space of evolutionary algorithms引用次數:8
  • Knomics-Biota - a system for exploratory analysis of human gut microbiota data引用次數:8
  • Combining DNA methylation and RNA sequencing data of cancer for supervised knowledge extraction引用次數:7
  • PathCORE-T: identifying and visualizing globally co-occurring pathways in large transcriptomic compendia引用次數:5
  • Use case driven evaluation of open databases for pediatric cancer research引用次數:5
  • ViSEAGO: a Bioconductor package for clustering biological functions using Gene Ontology and semantic similarity引用次數:5
  • Grasping frequent subgraph mining for bioinformatics applications引用次數:4
  • Connecting genetics and gene expression data for target prioritisation and drug repositioning引用次數:4
若用戶需要出版服務,請聯系出版商:CAMPUS, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。

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