生物數(shù)據(jù)挖掘基本信息 SCIE
生物數(shù)據(jù)挖掘是一本在生物學(xué)領(lǐng)域享有國際盛譽的優(yōu)秀雜志，其國際簡稱為BIODATA MIN，全稱《Biodata Mining》，由知名出版機構(gòu)BioMed Central主辦并發(fā)行。自2008年創(chuàng)刊以來，該雜志一直致力于發(fā)表生物學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)學(xué)術(shù)論文，展現(xiàn)獨特且具有前瞻性的科研成果。它不僅是學(xué)術(shù)交流的重要平臺，更促進了國內(nèi)外同行間的深入研討與思想碰撞，為生物學(xué)的發(fā)展做出了卓越貢獻。
- 基本信息：
- ISSN：1756-0381
- E-ISSN：1756-0381
- 大類學(xué)科：生物學(xué)
- 研究方向：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
- 出版信息：
- 創(chuàng)刊時間：2008
- 出版地區(qū)：ENGLAND
- 出版周期：1 issue/year
- 出版語言：English
- 評價信息：
- 年發(fā)文量：32
- 中科院分區(qū)：3區(qū)
- JCR分區(qū)：Q1
- CiteScore：7.9
生物數(shù)據(jù)挖掘雜志介紹
生物數(shù)據(jù)挖掘(Biodata Mining)(國際簡稱：BIODATA MIN)是一本專注于生物學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊。該期刊由知名的科學(xué)出版機構(gòu)BioMed Central出版。自2008年創(chuàng)刊以來，該雜志一直致力于推動MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY領(lǐng)域的知識創(chuàng)新和學(xué)術(shù)交流。雜志的內(nèi)容豐富，覆蓋了生物學(xué)的多個子領(lǐng)域，致力于發(fā)表生物學(xué)各子領(lǐng)域的高質(zhì)量研究。雜志的審稿標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格，并通過同行評審流程確保發(fā)表的文章達(dá)到學(xué)術(shù)界的標(biāo)準(zhǔn)。此外，作為生物學(xué)領(lǐng)域的研究者和專業(yè)人士，生物數(shù)據(jù)挖掘是一個不可或缺的資源，它不僅提供了最新的科研信息，也是了解該領(lǐng)域最新研究動態(tài)和趨勢的重要窗口。
生物數(shù)據(jù)挖掘響應(yīng)開放科學(xué)的趨勢，提供了開放獲取(Open Access, OA)選項，允許作者選擇將研究成果以開放獲取的形式發(fā)布，從而使得研究成果能夠被更廣泛的讀者群體所訪問。這不僅增強了研究的可見度，也促進了科學(xué)知識的共享和傳播。
近年來，生物數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)文機構(gòu)中，以下機構(gòu)表現(xiàn)突出，發(fā)文數(shù)量位于前列：UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA（發(fā)文量14篇）、BEN GURION UNIVERSITY（發(fā)文量4篇）、GUANGZHOU UNIVERSITY OF CHINESE MEDICINE（發(fā)文量4篇）、CASE WESTERN RESERVE UNIVERSITY（發(fā)文量3篇）、ICAHN SCHOOL OF MEDICINE AT MOUNT SINAI（發(fā)文量3篇）、SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY（發(fā)文量3篇）、UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA（發(fā)文量3篇）。這些數(shù)據(jù)反映了上述機構(gòu)在生物學(xué)領(lǐng)域的研究活躍度和學(xué)術(shù)貢獻。
期刊CiteScore指數(shù)（2024年最新版）
CiteScore排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 7.9 | 0.958 | 1.413 |
學(xué)科類別大類：Mathematics 小類：Computational Mathematics |
分區(qū)Q1 |
排名11 / 189 |
百分位94% |
| 7.9 | 0.958 | 1.413 |
學(xué)科類別大類：Mathematics 小類：Computational Theory and Mathematics |
分區(qū)Q1 |
排名17 / 176 |
百分位90% |
| 7.9 | 0.958 | 1.413 |
學(xué)科類別大類：Mathematics 小類：Computer Science Applications |
分區(qū)Q1 |
排名166 / 817 |
百分位79% |
| 7.9 | 0.958 | 1.413 |
學(xué)科類別大類：Mathematics 小類：Genetics |
分區(qū)Q1 |
排名76 / 347 |
百分位78% |
| 7.9 | 0.958 | 1.413 |
學(xué)科類別大類：Mathematics 小類：Biochemistry |
分區(qū)Q1 |
排名104 / 438 |
百分位76% |
| 7.9 | 0.958 | 1.413 |
學(xué)科類別大類：Mathematics 小類：Molecular Biology |
分區(qū)Q2 |
排名130 / 410 |
百分位68% |
中科院分區(qū)
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)
3區(qū)
|
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)
2區(qū)
|
WOS(JCR)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：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 8 / 65 |
88.5% |
| 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：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 10 / 65 |
85.38% |
期刊近年評價數(shù)據(jù)統(tǒng)計
中科院分區(qū)表
影響因子和CiteScore
生物數(shù)據(jù)挖掘投稿注意事項
生物數(shù)據(jù)挖掘(Biodata Mining)是由BioMed Central出版商出版的一本專業(yè)學(xué)術(shù)雜志，收稿方向涵蓋生物學(xué)全領(lǐng)域，在行業(yè)領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力很大，作為行業(yè)內(nèi)的優(yōu)秀期刊，生物數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)術(shù)界享有極高的關(guān)注度和專業(yè)認(rèn)可度，是MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY研究者發(fā)表重要學(xué)術(shù)成果的首選平臺。盡管審稿速度 23 Weeks ，需要耐心等待，但這也是對學(xué)術(shù)質(zhì)量的嚴(yán)格把控和尊重。生物數(shù)據(jù)挖掘近期未被列入任何國際期刊預(yù)警名單，其學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性和出版標(biāo)準(zhǔn)得到了國際學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可。對于追求在頂級期刊發(fā)表研究成果的學(xué)者，我們強烈推薦關(guān)注并投稿至生物數(shù)據(jù)挖掘。誠邀您將您的突破性研究成果投稿至生物數(shù)據(jù)挖掘，與全球科研同仁共享您的學(xué)術(shù)洞見，并推動MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY的進步。
作者在撰寫學(xué)術(shù)論文時，作者應(yīng)嚴(yán)格遵守以下準(zhǔn)則，以提升論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量和增加其被接受的可能性：
1、科學(xué)性與創(chuàng)新性：確保研究具有明確的科學(xué)依據(jù)，并且提供領(lǐng)域內(nèi)的新見解或方法。
2、邏輯性：論文結(jié)構(gòu)應(yīng)清晰，論點連貫，使讀者能夠順暢地理解作者的思考過程。
3、語言準(zhǔn)確性：使用規(guī)范的科學(xué)術(shù)語和表達(dá)方式，避免語法錯誤和拼寫錯誤，確保語言的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。
4、數(shù)據(jù)精確性：所有數(shù)據(jù)必須經(jīng)過嚴(yán)格校驗，包括表格、圖表和計量單位，以確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。
5、文獻引用：優(yōu)先引用高質(zhì)量、時效性強的文獻，特別是目標(biāo)期刊發(fā)表的相關(guān)文章，這有助于提升論文的學(xué)術(shù)權(quán)威性。
6、避免一稿多投：遵守學(xué)術(shù)規(guī)范，不得同時向多個期刊提交同一篇論文，以免觸犯著作權(quán)法并損害個人學(xué)術(shù)聲譽。
生物數(shù)據(jù)挖掘文章摘錄
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