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Biodata Mining
  • 數(shù)據(jù)庫收錄SCIE
  • 創(chuàng)刊年份2008年
  • 年發(fā)文量32
  • H-index23

Biodata Mining

期刊中文名:生物數(shù)據(jù)挖掘ISSN:1756-0381E-ISSN:1756-0381

該雜志國際簡稱:BIODATA MIN,是由出版商BioMed Central出版的一本致力于發(fā)布生物學(xué)研究新成果的的專業(yè)學(xué)術(shù)期刊。該雜志以MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY研究為重點(diǎn),主要發(fā)表刊登有創(chuàng)見的學(xué)術(shù)論文文章、行業(yè)最新科研成果,扼要報(bào)道階段性研究成果和重要研究工作的最新進(jìn)展,選載對學(xué)科發(fā)展起指導(dǎo)作用的綜述與專論,促進(jìn)學(xué)術(shù)發(fā)展,為廣大讀者服務(wù)。該刊是一本國際優(yōu)秀雜志,在國際上有很高的學(xué)術(shù)影響力。

基本信息:
期刊簡稱:BIODATA MIN
是否OA:開放
是否預(yù)警:
Gold OA文章占比:100.00%
出版信息:
出版地區(qū):ENGLAND
出版周期:1 issue/year
出版語言:English
出版商:BioMed Central
評價(jià)信息:
中科院分區(qū):3區(qū)
JCR分區(qū):Q1
影響因子:4
CiteScore:7.9
雜志介紹 中科院JCR分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 投稿經(jīng)驗(yàn)

雜志介紹

Biodata Mining雜志介紹

《Biodata Mining》是一本以English為主的開放獲取國際優(yōu)秀期刊,中文名稱生物數(shù)據(jù)挖掘,本刊主要出版、報(bào)道生物學(xué)-MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY領(lǐng)域的研究動態(tài)以及在該領(lǐng)域取得的各方面的經(jīng)驗(yàn)和科研成果,介紹該領(lǐng)域有關(guān)本專業(yè)的最新進(jìn)展,探討行業(yè)發(fā)展的思路和方法,以促進(jìn)學(xué)術(shù)信息交流,提高行業(yè)發(fā)展。該刊已被國際權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄,為該領(lǐng)域相關(guān)學(xué)科的發(fā)展起到了良好的推動作用,也得到了本專業(yè)人員的廣泛認(rèn)可。該刊最新影響因子為4,最新CiteScore 指數(shù)為7.9。

本刊近期中國學(xué)者發(fā)表的論文主要有:

  • Motif mining based on network space compression

    Author: Qiang Zhang, Yuan Xu

  • An iteration normalization and test method for differential expression analysis of RNA-seq data

    Author: Yan Zhou, Nan Lin, Baoxue Zhang

  • Prediction of protein solvent accessibility using PSO-SVR with multiple sequence-derived features and weighted sliding window scheme

    Author: Jian Zhang, Wenhan Chen, Pingping Sun, Xiaowei Zhao, Zhiqiang Ma

  • Mining causal relationships among clinical variables for cancer diagnosis based on Bayesian analysis

    Author: LiMin Wang

英文介紹

Biodata Mining雜志英文介紹

BioData Mining is an open access, open peer-reviewed journal encompassing research on all aspects of data mining applied to high-dimensional biological and biomedical data, focusing on computational aspects of knowledge discovery from large-scale genetic, transcriptomic, genomic, proteomic, and metabolomic data.

Topical areas include, but are not limited to:

-Development, evaluation, and application of novel data mining and machine learning algorithms.

-Adaptation, evaluation, and application of traditional data mining and machine learning algorithms.

-Open-source software for the application of data mining and machine learning algorithms.

-Design, development and integration of databases, software and web services for the storage, management, retrieval, and analysis of data from large scale studies.

-Pre-processing, post-processing, modeling, and interpretation of data mining and machine learning results for biological interpretation and knowledge discovery.

中科院SCI分區(qū)

Biodata Mining雜志中科院分區(qū)信息

2023年12月升級版
綜述:
TOP期刊:
大類:生物學(xué) 3區(qū)
小類:

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 2區(qū)

2022年12月升級版
綜述:
TOP期刊:
大類:生物學(xué) 3區(qū)
小類:

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 3區(qū)

2021年12月舊的升級版
綜述:
TOP期刊:
大類:生物學(xué) 4區(qū)
小類:

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 3區(qū)

2021年12月基礎(chǔ)版
綜述:
TOP期刊:
大類:生物 3區(qū)
小類:

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 3區(qū)

2021年12月升級版
綜述:
TOP期刊:
大類:生物學(xué) 4區(qū)
小類:

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 3區(qū)

2020年12月舊的升級版
綜述:
TOP期刊:
大類:計(jì)算機(jī)科學(xué) 4區(qū)
小類:

MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 4區(qū)

中科院SCI分區(qū):是中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心科學(xué)計(jì)量中心的科學(xué)研究成果。期刊分區(qū)表自2004年開始發(fā)布,延續(xù)至今;2019年推出升級版,實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)版、升級版并存過渡,2022年只發(fā)布升級版,期刊分區(qū)表數(shù)據(jù)每年底發(fā)布。 中科院分區(qū)為4個(gè)區(qū)。中科院分區(qū)采用刊物前3年影響因子平均值進(jìn)行分區(qū),即前5%為該類1區(qū),6%~20%為2區(qū)、21%~50%為3區(qū),其余的為4區(qū)。1區(qū)和2區(qū)雜志很少,雜志質(zhì)量相對也高,基本都是本領(lǐng)域的頂級期刊。

JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

Biodata Mining雜志 JCR分區(qū)信息

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)
學(xué)科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
收錄子集:SCIE
分區(qū):Q1
排名:8 / 65
百分位:

88.5%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)
學(xué)科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
收錄子集:SCIE
分區(qū):Q1
排名:10 / 65
百分位:

85.38%

JCR分區(qū):JCR分區(qū)來自科睿唯安公司,JCR是一個(gè)獨(dú)特的多學(xué)科期刊評價(jià)工具,為唯一提供基于引文數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息的期刊評價(jià)資源。每年發(fā)布的JCR分區(qū),設(shè)置了254個(gè)具體學(xué)科。JCR分區(qū)根據(jù)每個(gè)學(xué)科分類按照期刊當(dāng)年的影響因子高低將期刊平均分為4個(gè)區(qū),分別為Q1、Q2、Q3和Q4,各占25%。JCR分區(qū)中期刊的數(shù)量是均勻分為四個(gè)部分的。

CiteScore 評價(jià)數(shù)據(jù)(2024年最新版)

Biodata Mining雜志CiteScore 評價(jià)數(shù)據(jù)

  • CiteScore 值:7.9
  • SJR:0.958
  • SNIP:1.413
學(xué)科類別 分區(qū) 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%

歷年影響因子和期刊自引率

投稿經(jīng)驗(yàn)

Biodata Mining雜志投稿經(jīng)驗(yàn)

該雜志是一本國際優(yōu)秀雜志,在國際上有較高的學(xué)術(shù)影響力,行業(yè)關(guān)注度很高,已被國際權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄,該雜志在MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY綜合專業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)度認(rèn)可很高,對稿件內(nèi)容的創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)性要求很高,作為一本國際優(yōu)秀雜志,一般投稿過審時(shí)間都較長,投稿過審時(shí)間平均 23 Weeks ,如果想投稿該刊要做好時(shí)間安排。版面費(fèi)不祥。該雜志近兩年未被列入預(yù)警名單,建議您投稿。如您想了解更多投稿政策及投稿方案,請咨詢客服。

免責(zé)聲明

若用戶需要出版服務(wù),請聯(lián)系出版商:CAMPUS, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。

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