所屬分類： SCIE 期刊 生物學(xué) 中科院 2區(qū) JCR Q2
計(jì)算與結(jié)構(gòu)生物技術(shù)雜志
計(jì)算與結(jié)構(gòu)生物技術(shù)雜志雜志簡介
- 出版商：Research Network of Computational and Structural Biotechnology
- 出版語言：English
- TOP期刊：是
- 出版地區(qū)：Sweden
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：開放
- 出版周期：-
- 出版年份：2012
- 中文名稱：計(jì)算與結(jié)構(gòu)生物技術(shù)雜志
- 是否OA：開放
計(jì)算與結(jié)構(gòu)生物技術(shù)雜志（國際簡稱COMPUT STRUCT BIOTEC，英文名稱Computational And Structural Biotechnology Journal）是一本開放獲取（OA）國際期刊，自2012年創(chuàng)刊以來，始終站在生物學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在生物學(xué)領(lǐng)域各個(gè)方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢，為生物學(xué)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn)，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實(shí)，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自CHINA MAINLAND、USA、GERMANY (FED REP GER)、England、Italy、South Korea、Canada、Spain、France、Japan等國家和地區(qū)的研究者在《Computational And Structural Biotechnology Journal》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富，包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點(diǎn)、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量，具體數(shù)據(jù)如下：
2014年：發(fā)表文章0篇、2015年：發(fā)表文章0篇、2016年：發(fā)表文章0篇、2017年：發(fā)表文章53篇、2018年：發(fā)表文章60篇、2019年：發(fā)表文章143篇、2020年：發(fā)表文章356篇、2021年：發(fā)表文章547篇、2022年：發(fā)表文章586篇、2023年：發(fā)表文章496篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球生物學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時(shí)也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Computational And Structural Biotechnology Journal》將繼續(xù)致力于推動(dòng)生物學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)傳播和科學(xué)進(jìn)步，為全球生物學(xué)問題的解決貢獻(xiàn)力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：4.4
- 文章自引率：0.0333...
- Gold OA文章占比：85.97%
- CiteScore：9.3
- 年發(fā)文量：496
- 開源占比：0.9183
- SJR指數(shù)：1.485
- H-index：29
- SNIP指數(shù)：1.04
- OA被引用占比：1
- 出版國人文章占比：0.2
WOS期刊SCI分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY | SCIE | Q2 | 82 / 313 |
74% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY | SCIE | Q1 | 75 / 313 |
76.2% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 否 | 否 | 生物學(xué) 2區(qū) |
BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
生化與分子生物學(xué)
3區(qū)
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 9.3 | 1.485 | 1.04 |
|
學(xué)術(shù)指標(biāo)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(shí)期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)。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(xué)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(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過計(jì)算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例，可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。
年發(fā)文量：是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo)，年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
期刊互引關(guān)系
| 序號(hào) | 引用他刊情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | NUCLEIC ACIDS RES | 372 |
| 2 | P NATL ACAD SCI USA | 356 |
| 3 | NATURE | 343 |
| 4 | J BIOL CHEM | 309 |
| 5 | SCIENCE | 252 |
| 6 | PLOS ONE | 199 |
| 7 | CELL | 192 |
| 8 | BIOINFORMATICS | 179 |
| 9 | J MOL BIOL | 160 |
| 10 | SCI REP-UK | 137 |
| 序號(hào) | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | SCI REP-UK | 47 |
| 2 | INT J MOL SCI | 39 |
| 3 | COMPUT STRUCT BIOTEC | 25 |
| 4 | IEEE ACCESS | 23 |
| 5 | PLOS ONE | 21 |
| 6 | FRONT GENET | 20 |
| 7 | J MED INTERNET RES | 18 |
| 8 | FRONT MICROBIOL | 17 |
| 9 | NAT COMMUN | 17 |
| 10 | APPL SCI-BASEL | 16 |
高引用文章
- Machine Learning Methods for Histopathological Image Analysis引用次數(shù)：84
- FHIRChain: Applying Blockchain to Securely and Scalably Share Clinical Data引用次數(shù)：58
- Fates of CD8+ T cells in Tumor Microenvironment引用次數(shù)：53
- Techniques of using circulating tumor DNA as a liquid biopsy component in cancer management引用次數(shù)：53
- Blockchain Technology for Healthcare: Facilitating the Transition to Patient-Driven Interoperability引用次數(shù)：48
- Application of PD-1 Blockade in Cancer Immunotherapy引用次數(shù)：47
- Biophysics of Tumor Microenvironment and Cancer Metastasis - A Mini Review引用次數(shù)：35
- ctDNA and CTCs in Liquid Biopsy - Current Status and Where We Need to Progress引用次數(shù)：33
- A review of somatic single nucleotide variant calling algorithms for next-generation sequencing data引用次數(shù)：32
- Radiomics and Artificial Intelligence for Biomarker and Prediction Model Development in Oncology引用次數(shù)：29
