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Biodata Mining SCI/SCIE

Biodata Mining

  • ISSN:1756-0381
  • ESSN:1756-0381
  • 国际标准简称:BIODATA MIN
  • 出版地区:ENGLAND
  • 出版周期:1 issue/year
  • 研究方向:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
  • 出版年份:2008
  • 语言:English
  • 是否OA:开放
  • 学科领域

    生物
  • 中科院分区

    3区
  • JCR分区

    Q1
  • IF影响因子

    2.672
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Biodata Mining

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.

中文简介

BioData Mining 是一本开放获取、开放的同行评审期刊,涵盖应用于高维生物和生物医学数据的数据挖掘各个方面的研究,重点关注从大规模遗传、转录组、基因组、蛋白质组学和代谢组学数据。

主题领域包括但不限于:

-新型数据挖掘和机器学习算法的开发、评估和应用。

-传统数据挖掘和机器学习算法的适配、评估和应用。

-用于应用数据挖掘和机器学习算法的开源软件。

-设计、开发和集成数据库、软件和网络服务,用于存储、管理、检索和分析来自大规模研究的数据。

-用于生物解释和知识发现的数据挖掘和机器学习结果的预处理、后处理、建模和解释。

期刊点评

Biodata Mining创刊于2008年,由BMC出版商出版,收稿方向涵盖MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度23 Weeks,影响因子指数2.672,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区旧的升级版(数据版本:2020年12月旧的升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 4区 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 4区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

WOS分区(数据版本:2021-2022最新版)

WOS分区等级 JCR所属学科 分区
Q1 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY Q1

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(数据版本:2021-2022最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
6.00 0.913 1.022
学科 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q1 22 / 172

87%

大类:Mathematics 小类:Computational Theory and Mathematics Q1 24 / 165

85%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q2 209 / 792

73%

大类:Mathematics 小类:Genetics Q2 127 / 328

61%

大类:Mathematics 小类:Biochemistry Q2 190 / 428

55%

大类:Mathematics 小类:Molecular Biology Q3 198 / 380

48%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
开放 23 18
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
98.96% 4.5 0.98...
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
96.55% SCI、SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2019-2021国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
USA 33
CHINA MAINLAND 18
Israel 5
GERMANY (FED REP GER) 3
Russia 3
South Korea 3
Belgium 2
Brazil 2
England 2
Portugal 2

2019-2021机构发文量统计:

机构 数量
UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA 14
BEN GURION UNIVERSITY 4
GUANGZHOU UNIVERSITY OF CHINESE ... 4
CASE WESTERN RESERVE UNIVERSITY 3
ICAHN SCHOOL OF MEDICINE AT MOUN... 3
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 3
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA 3
CHENGDU UNIVERSITY OF TRADITIONA... 2
CHILDRENS HOSPITAL OF PHILADELPH... 2
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 2

近年引用统计:

期刊名称 数量
BIOINFORMATICS 57
NUCLEIC ACIDS RES 53
NAT GENET 36
NATURE 36
BMC BIOINFORMATICS 26
AM J HUM GENET 22
PLOS ONE 21
SCIENCE 21
GENOME RES 15
P NATL ACAD SCI USA 15

近年被引用统计:

期刊名称 数量
SCI REP-UK 23
BMC BIOINFORMATICS 21
PLOS ONE 21
BIOINFORMATICS 19
FRONT GENET 16
IEEE ACCESS 12
BIODATA MIN 11
BRIEF BIOINFORM 9
GENES-BASEL 8
HUM GENET 7

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Gene set analysis methods: a sys... 11
Encodings and models for antimic... 10
Investigating the parameter spac... 8
Knomics-Biota - a system for exp... 8
Combining DNA methylation and RN... 7
PathCORE-T: identifying and visu... 5
Use case driven evaluation of op... 5
ViSEAGO: a Bioconductor package ... 5
Grasping frequent subgraph minin... 4
Connecting genetics and gene exp... 4

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