Biodata Mining SCIE
國際簡稱：BIODATA MIN 參考譯名：生物數(shù)據(jù)挖掘
主要研究方向：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 非預警期刊 審稿周期： 23 Weeks
《生物數(shù)據(jù)挖掘》(Biodata Mining)是一本由BioMed Central出版的以MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領域相關的原創(chuàng)研究文章、評論文章和綜述文章，及時報道該領域相關理論、實踐和應用學科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進該學科領域科學信息的快速交流。該期刊是一本開放期刊，近三年沒有被列入預警名單。
- 3區(qū) 中科院分區(qū)
- Q1 JCR分區(qū)
- 32 年發(fā)文量
- 4 IF影響因子
- 開放 是否OA
- 23 H-index
- 2008 創(chuàng)刊年份
- 1 issue/year 出版周期
- English 出版語言
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.
Biodata Mining期刊信息
- ISSN：1756-0381
- 出版語言：English
- 是否OA：開放
- E-ISSN：1756-0381
- 出版地區(qū)：ENGLAND
- 是否預警：否
- 出版商：BioMed Central
- 出版周期：1 issue/year
- 創(chuàng)刊時間：2008
- 開源占比：0.9896
- Gold OA文章占比：100.00%
- OA被引用占比：1
- 出版國人文章占比：0.2
- 出版撤稿占比：0
- 研究類文章占比：93.75%
Biodata Mining CiteScore評價數(shù)據(jù)（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數(shù) | ||||||||||||||||||||||||||||
| 7.9 | 0.958 | 1.413 |
|
名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據(jù)是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻數(shù)量 注：文獻類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。
Biodata Mining中科院評價數(shù)據(jù)
中科院 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 生物學 | 3區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 | 2區(qū) |
中科院 2022年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 生物學 | 3區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 | 3區(qū) |
中科院 2021年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 生物學 | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 | 3區(qū) |
中科院 2021年12月基礎版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 生物 | 3區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 | 3區(qū) |
中科院 2021年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 生物學 | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 | 3區(qū) |
中科院 2020年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 計算機科學 | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學與計算生物學 | 4區(qū) |
Biodata Mining JCR評價數(shù)據(jù)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 8 / 65 |
88.5% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 10 / 65 |
85.38% |
Biodata Mining歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計
影響因子
中科院分區(qū)
Biodata Mining中國學者發(fā)文選摘
-
1、Motif mining based on network space compression
Author: Qiang Zhang, Yuan Xu
Journal: BioData Mining, 2014, Vol.8, , DOI:10.1186/s13040-014-0029-x
-
2、An iteration normalization and test method for differential expression analysis of RNA-seq data
Author: Yan Zhou, Nan Lin, Baoxue Zhang
Journal: BioData Mining, 2014, Vol.7, , DOI:10.1186/1756-0381-7-15
-
3、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
Journal: BioData Mining, 2015, Vol.8, , DOI:10.1186/s13040-014-0031-3
-
4、Mining causal relationships among clinical variables for cancer diagnosis based on Bayesian analysis
Author: LiMin Wang
Journal: BioData Mining, 2015, Vol.8, , DOI:10.1186/s13040-015-0046-4
-
5、Predicting linear B-cell epitopes using amino acid anchoring pair composition
Author: Weike Shen, Yuan Cao, Lei Cha, Xufei Zhang, Xiaomin Ying, Wei Zhang, Kun Ge, Wuju Li, Li Zhong
Journal: BioData Mining, 2015, Vol.8, , DOI:10.1186/s13040-015-0047-3
-
6、Accurate prediction of protein relative solvent accessibility using a balanced model
Author: Wei Wu, Zhiheng Wang, Peisheng Cong, Tonghua Li
Journal: BioData Mining, 2017, Vol.10, , DOI:10.1186/s13040-016-0121-5
-
7、A feature selection method based on multiple kernel learning with expression profiles of different types
Author: Wei Du, Zhongbo Cao, Tianci Song, Ying Li, Yanchun Liang
Journal: BioData Mining, 2017, Vol.10, , DOI:10.1186/s13040-017-0124-x
-
8、Elevated transcriptional levels of aldolase A (ALDOA) associates with cell cycle-related genes in patients with NSCLC and several solid tumors
Author: Fan Zhang, Jie-Diao Lin, Xiao-Yu Zuo, Yi-Xuan Zhuang, Chao-Qun Hong, Guo-Jun Zhang, Xiao-Jiang Cui, Yu-Kun Cui
Journal: BioData Mining, 2017, Vol.10, , DOI:10.1186/s13040-016-0122-4
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中科院 3區(qū) JCR Q1
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