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Biodata Mining
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Biodata Mining

生物數(shù)據(jù)挖掘雜志

中科院分區(qū):3區(qū) JCR分區(qū):Q1 預(yù)計(jì)審稿周期: 23 Weeks

《Biodata Mining》是一本由BioMed Central出版商出版的生物學(xué)國際刊物,國際簡(jiǎn)稱為BIODATA MIN,中文名稱生物數(shù)據(jù)挖掘。該刊創(chuàng)刊于2008年,出版周期為1 issue/year。 《Biodata Mining》2023年影響因子為4,被收錄于國際知名權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE。

ISSN:1756-0381
研究方向:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
是否預(yù)警:否
E-ISSN:1756-0381
出版地區(qū):ENGLAND
Gold OA文章占比:100.00%
語言:English
是否OA:開放
OA被引用占比:1
出版商:BioMed Central
出版周期:1 issue/year
影響因子:4
創(chuàng)刊時(shí)間:2008
年發(fā)文量:32
雜志簡(jiǎn)介 中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計(jì) 通訊方式 相關(guān)雜志 期刊導(dǎo)航

Biodata Mining 雜志簡(jiǎn)介

《Biodata Mining》重點(diǎn)專注發(fā)布MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY領(lǐng)域的新研究,旨在促進(jìn)和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識(shí)。鼓勵(lì)該領(lǐng)域研究者詳細(xì)地發(fā)表他們的高質(zhì)量實(shí)驗(yàn)研究和理論結(jié)果。該雜志創(chuàng)刊至今,在MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY領(lǐng)域,有較高影響力,對(duì)來稿文章質(zhì)量要求較高,稿件投稿過審難度較大。歡迎廣大同領(lǐng)域研究者投稿該雜志。

Biodata Mining 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)(2023年12月升級(jí)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) 3區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2022年12月升級(jí)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) 3區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 3區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月舊的升級(jí)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) 4區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 3區(qū)
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 3區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 3區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月升級(jí)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) 4區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 3區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2020年12月舊的升級(jí)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(jì)算機(jī)科學(xué) 4區(qū) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) 4區(qū)
中科院分區(qū)趨勢(shì)圖
影響因子趨勢(shì)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(xiàn)情報(bào)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(gè)重要指標(biāo),一般而言,發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文,通常被認(rèn)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(bào)告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項(xiàng)數(shù)據(jù),現(xiàn)已成為國際上通用的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo),不僅是一種測(cè)度期刊有用性和顯示度的指標(biāo),而且也是測(cè)度期刊的學(xué)術(shù)水平,乃至論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。

Biodata Mining 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫
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%

Biodata Mining CiteScore 評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

  • CiteScore:7.9
  • SJR:0.958
  • SNIP:1.413

CiteScore 排名

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%

CiteScore趨勢(shì)圖
年發(fā)文量趨勢(shì)圖

CiteScore:是由Elsevier2016年發(fā)布的一個(gè)評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的指標(biāo),該指標(biāo)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(biāo),給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Biodata Mining 雜志發(fā)文統(tǒng)計(jì)

文章名稱引用次數(shù)

  • Investigating the parameter space of evolutionary algorithms8
  • PathCORE-T: identifying and visualizing globally co-occurring pathways in large transcriptomic compendia5
  • Grasping frequent subgraph mining for bioinformatics applications4
  • SEQdata-BEACON: a comprehensive database of sequencing performance and statistical tools for performance evaluation and yield simulation in BGISEQ-5003
  • Confounding of linkage disequilibrium patterns in large scale DNA based gene-gene interaction studies3
  • Application of an interpretable classification model on Early Folding Residues during protein folding2
  • Disease associations depend on visit type: results from a visit-wide association study2
  • Screening for mouse genes lost in mammals with long lifespans1
  • Integrative analysis of gene expression and methylation data for breast cancer cell lines1
  • On the utilization of deep and ensemble learning to detect milk adulteration1

國家/地區(qū)發(fā)文量

  • USA33
  • CHINA MAINLAND18
  • Israel5
  • GERMANY (FED REP GER)3
  • Russia3
  • South Korea3
  • Belgium2
  • Brazil2
  • England2
  • Portugal2

機(jī)構(gòu)發(fā)文發(fā)文量

  • UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA14
  • BEN GURION UNIVERSITY4
  • GUANGZHOU UNIVERSITY OF CHINESE MEDICINE4
  • CASE WESTERN RESERVE UNIVERSITY3
  • ICAHN SCHOOL OF MEDICINE AT MOUNT SINAI3
  • SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY3
  • UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA3
  • CHENGDU UNIVERSITY OF TRADITIONAL CHINESE MEDICINE2
  • CHILDRENS HOSPITAL OF PHILADELPHIA2
  • CHINESE ACADEMY OF SCIENCES2

Biodata Mining 雜志社通訊方式

《Biodata Mining》雜志通訊方式為:CAMPUS, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。詳細(xì)征稿細(xì)則請(qǐng)查閱雜志社征稿要求。本站可提供SCI投稿輔導(dǎo)服務(wù),SCI檢索,確保稿件信息安全保密,合乎學(xué)術(shù)規(guī)范,詳情請(qǐng)咨詢客服。

SCI期刊分類導(dǎo)航

免責(zé)聲明

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

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