Biodata MiningSCIE
國際簡稱：BIODATA MIN 參考譯名：生物數據挖掘
- 基本信息：
- ISSN：1756-0381
- E-ISSN：1756-0381
- 是否OA：開放
- 是否預警：否
- TOP期刊：否
- 出版信息：
- 出版地區：ENGLAND
- 出版商：BioMed Central
- 出版語言：English
- 出版周期：1 issue/year
- 出版年份：2008
- 研究方向：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
- 評價信息：
- 影響因子：4
- H-index：23
- CiteScore指數：7.9
- SJR指數：0.958
- SNIP指數：1.413
- 發文數據：
- Gold OA文章占比：100.00%
- 研究類文章占比：93.75%
- 年發文量：32
- 自引率：0
- 開源占比：0.9896
- 出版撤稿占比：0
- 出版國人文章占比：0.2
- OA被引用占比：1
英文簡介Biodata Mining期刊介紹
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.
期刊簡介Biodata Mining期刊介紹
《Biodata Mining》自2008出版以來，是一本生物學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果，并為生物學各個領域的原創研究提供一個展示平臺，以促進生物學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解，或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道生物學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權威數據庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。
該期刊投稿重要關注點：
Cite Score數據（2024年最新版）Biodata Mining Cite Score數據
- CiteScore：7.9
- SJR：0.958
- SNIP：1.413
| 學科類別 | 分區 | 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 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。
中科院SCI分區Biodata Mining 中科院分區
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 |
| 生物學 | 3區 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 2區 |
中科院分區表 是以客觀數據為基礎，運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據，得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。
中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次，類似于“優、良、及格”等。最開始，這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。
JCR分區Biodata Mining JCR分區
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 8 / 65 |
88.5% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 10 / 65 |
85.38% |
JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區，這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。
發文數據
- 國家/地區數量
- USA33
- CHINA MAINLAND18
- Israel5
- GERMANY (FED REP GER)3
- Russia3
- South Korea3
- Belgium2
- Brazil2
- England2
- Portugal2
本刊中國學者近年發表論文
-
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
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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
投稿常見問題
-
請問這本期刊屬于什么級別呢？可用于職稱評定嗎？
一般刊物只分省級、部級、核心，期刊本身是沒有幾類劃分的，具體是幾類或者幾級，您可以對照單位的分類文件確認一下。Biodata Mining雜志是由BioMed Central出版的一本SCIE，可用于職稱評定。
-
你們能夠提供哪些核心期刊的咨詢服務？
大多數核心期刊我們都是可以提供咨詢服務的。目前核心期刊主要分為以下幾類：1.國內核心：按照權威度排序，社科類：南大核心>南大擴展>北大核心>科技核心 按照權威度排序。工科類：CSCD C庫>CSCD E庫（相當于CSCD擴展）>北大核心>科技核心。2.國外核心（全英文）：按照權威度排序為：SSCI=SCI>EI>ISTP=CPCI。
-
想快速發表，可以加急嗎？
為了確保您的職稱評定順利進行，我們建議提前半年到一年開始準備，這樣能夠保證有充足的時間來處理所有相關事宜。如果客戶需要加急服務，我們會與雜志社進行溝通，以確定是否可以提供加急服務。請注意，如果確認可以加急，可能會收取一定的加急費用。
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你們提供的服務可以確保稿件被發表嗎？
期刊編輯會綜合考慮多個因素，如發表范圍、學術價值和原創性等，對稿件進行綜合評估。盡管任何機構均無法保證每篇稿件都會被發表，但我們可以用專業知識和豐富經驗，協助您理解并遵循期刊的發表要求，從而提高您的稿件被發表的機率。
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請問期刊發表的費用如何？
期刊發表的費用因期刊不同而異。根據您的需求，我們會為您推薦性價比最高的期刊，并提供專業的期刊供您選擇。一般來說，只要符合職稱要求，大多數作者都會選擇性價比最高的期刊作為意向期刊進行重點咨詢。我們會為您提供詳細的期刊信息和費用說明，以確保您能夠做出明智的選擇。
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如果稿件被拒，未能成功發表，費用是否可以退還？
一般來說，我們推薦的期刊和您的專業方向、文章情況都是匹配的，極少出現稿件被拒的情況。如果稿件被拒，期刊編輯會提供詳細的拒稿信和建議，以幫助您了解拒稿原因并改進您的稿件。關于退款政策，具體情況可能因期刊不同而異，請您咨詢我們的工作人員以獲取詳細信息。
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