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雜志簡介中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計通訊方式相關(guān)雜志期刊導(dǎo)航

Plos Computational Biology 雜志簡介

《Plos Computational Biology》重點專注發(fā)布Environmental Science-Ecology領(lǐng)域的新研究，旨在促進和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識。鼓勵該領(lǐng)域研究者詳細地發(fā)表他們的高質(zhì)量實驗研究和理論結(jié)果。根據(jù)網(wǎng)友分享的投稿經(jīng)驗，平均審稿速度為32 Weeks。該雜志創(chuàng)刊至今，在Environmental Science-Ecology領(lǐng)域，影響力非凡，對來稿文章質(zhì)量要求很高，稿件投稿過審難度很大，刊登文章的學(xué)術(shù)水平和編輯質(zhì)量在同類雜志中均名列前茅。如果你想在該雜志上發(fā)表論文，你可以向編輯部提交文章，但文章必須具有重要意義并代表該領(lǐng)域?qū)I(yè)的發(fā)展。我們歡迎廣大同領(lǐng)域的研究者提交投稿。

Plos Computational Biology 雜志中科院分區(qū)

中科院SCI分區(qū)數(shù)據(jù)

中科院SCI期刊分區(qū)（2026年3月發(fā)布）

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)	Top期刊	綜述期刊
生物學(xué)	2區(qū)	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)	1區(qū) 1區(qū)	是	是

中科院SCI期刊分區(qū)（2025年3月升級版）

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)	Top期刊	綜述期刊
生物學(xué)	2區(qū)	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)	2區(qū) 2區(qū)	是	是

中科院SCI期刊分區(qū)（2023年12月升級版）

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)	Top期刊	綜述期刊
生物學(xué)	2區(qū)	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)	2區(qū) 2區(qū)	否	否

中科院SCI期刊分區(qū)（2022年12月升級版）

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)	Top期刊	綜述期刊
生物學(xué)	2區(qū)	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)	2區(qū) 2區(qū)	是	否

中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月升級版）

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)	Top期刊	綜述期刊
生物學(xué)	2區(qū)	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)	2區(qū) 2區(qū)	是	是

中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月基礎(chǔ)版）

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)	Top期刊	綜述期刊
生物	2區(qū)	BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計算生物學(xué)	2區(qū) 2區(qū)	是	是

中科院SCI期刊分區(qū)（2020年12月升級版）

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)	Top期刊	綜述期刊
計算機科學(xué)	2區(qū)	MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計算生物學(xué) BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法	1區(qū) 2區(qū)	是	是

中科院分區(qū)趨勢圖

影響因子趨勢圖

中科院JCR分區(qū)：中科院JCR期刊分區(qū)（又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù)）是中國科學(xué)院文獻情報中心世界科學(xué)前沿分析中心的科學(xué)研究成果，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個重要指標，一般而言，發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文，通常被認為是該學(xué)科領(lǐng)域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數(shù)據(jù)，現(xiàn)已成為國際上通用的期刊評價指標，不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標，而且也是測度期刊的學(xué)術(shù)水平，乃至論文質(zhì)量的重要指標。

Plos Computational Biology 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫

按JCI指標學(xué)科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學(xué)科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS	SCIE	Q2	27 / 85	68.8
學(xué)科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q1	12 / 67	82.8
學(xué)科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS	SCIE	Q1	19 / 85	78.24
學(xué)科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q1	10 / 67	85.82

按JCI指標學(xué)科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學(xué)科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS	SCIE	Q1	15 / 85	82.9
學(xué)科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q1	11 / 65	83.8
學(xué)科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS	SCIE	Q1	15 / 85	82.94
學(xué)科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q1	12 / 65	82.31

Plos Computational Biology CiteScore 評價數(shù)據(jù)

CiteScore：6.2
SJR：1.466
SNIP：1.197

CiteScore 排名

學(xué)科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Ecology, Evolution, Behavior and Systematics	Q1	87 / 736	88%
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Modeling and Simulation	Q1	52 / 397	87%
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Ecology	Q1	75 / 491	84%
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Computational Theory and Mathematics	Q1	38 / 203	81%
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Genetics	Q2	106 / 357	70%
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Cellular and Molecular Neuroscience	Q2	42 / 102	59%
大類：Agricultural and Biological Sciences 小類：Molecular Biology	Q2	173 / 414	58%

CiteScore趨勢圖

年發(fā)文量趨勢圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發(fā)布的一個評價學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的指標，該指標是指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現(xiàn)期刊質(zhì)量的重要指標，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Plos Computational Biology 雜志發(fā)文統(tǒng)計

文章名稱引用次數(shù)
MDHGI: Matrix Decomposition and Heterogeneous Graph Inference for miRNA-disease association prediction67
New functionalities in the TCGAbiolinks package for the study and integration of cancer data from GDC and GTEx37
LASSI: A lattice model for simulating phase transitions of multivalent proteins30
Ensemble of decision tree reveals potential miRNA-disease associations26
Representability of algebraic topology for biomolecules in machine learning based scoring and virtual screening25
Ten quick tips for effective dimensionality reduction23
Automated plant species identification-Trends and future directions22
Integrating Hi-C links with assembly graphs for chromosome-scale assembly21
RAVEN 2.0: A versatile toolbox for metabolic network reconstruction and a case study on Streptomyces coelicolor20
Review: Precision medicine and driver mutations: Computational methods, functional assays and conformational principles for interpreting cancer drivers17
國家/地區(qū)發(fā)文量
USA1072
England323
GERMANY (FED REP GER)284
France170
CHINA MAINLAND125
Canada123
Switzerland113
Spain99
Netherlands91
Australia85
機構(gòu)發(fā)文發(fā)文量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM181
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)108
UNIVERSITY OF LONDON86
HARVARD UNIVERSITY82
MAX PLANCK SOCIETY81
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER EDUCATION (PCSHE)60
UNIVERSITY OF OXFORD58
STANFORD UNIVERSITY54
IMPERIAL COLLEGE LONDON52
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (MIT)49

Plos Computational Biology 雜志社通訊方式

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