Bioinformatics
SCIE國際簡稱：BIOINFORMATICS 參考譯名：生物信息學
主要研究方向：生物-生化研究方法 非預警期刊 審稿周期： 約1.8個月
《生物信息學》(Bioinformatics)是一本由Oxford University Press出版的以生物-生化研究方法為研究特色的國際期刊，發表該領域相關的原創研究文章、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現，旨在促進該學科領域科學信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預警名單。
The leading journal in its field, Bioinformatics publishes the highest quality scientific papers and review articles of interest to academic and industrial researchers. Its main focus is on new developments in genome bioinformatics and computational biology. Two distinct sections within the journal - Discovery Notes and Application Notes- focus on shorter papers; the former reporting biologically interesting discoveries using computational methods, the latter exploring the applications used for experiments.
Bioinformatics期刊信息
- ISSN：1367-4803
- 出版語言：English
- 是否OA：未開放
- E-ISSN：1460-2059
- 出版地區：ENGLAND
- 是否預警：否
- 出版商：Oxford University Press
- 出版周期：Biweekly
- 創刊時間：1998
- 開源占比：0.3864
- Gold OA文章占比：58.31%
- OA被引用占比：0.4168...
- 出版國人文章占比：0.12
- 出版撤稿占比：0
- 研究類文章占比：99.60%
Bioinformatics CiteScore評價數據（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 11.2 | 2.574 | 1.547 |
|
名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數除以該期刊近四年發表的文獻數。例如，2022年的 CiteScore 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發表的文件的引用數量÷2019-2022年發布的文獻數量 注：文獻類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節和數據論文。
Bioinformatics中科院評價數據
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 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 | 2區 2區 3區 |
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 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 | 2區 3區 3區 |
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 | 3區 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 | 2區 2區 3區 |
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 | ||
| 是 | 否 | 生物 | 2區 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 | 1區 2區 1區 |
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 | 3區 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 | 2區 2區 3區 |
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 | 3區 | BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程與應用微生物 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 2區 2區 3區 |
Bioinformatics JCR評價數據（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 11 / 85 |
87.6% |
| 學科：BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY | SCIE | Q1 | 38 / 174 |
78.4% |
| 學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 7 / 65 |
90% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 6 / 85 |
93.53% |
| 學科：BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY | SCIE | Q1 | 15 / 174 |
91.67% |
| 學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 8 / 65 |
88.46% |
Bioinformatics歷年數據統計
影響因子
中科院分區
Bioinformatics中國學者發文選摘
-
1、ViMRT: a text-mining tool and search engine for automated virus mutation recognition
Author: Tong, Yuantao; Tan, Fanglin; Huang, Honglian; Zhang, Zeyu; Zong, Hui; Xie, Yujia; Huang, Danqi; Cheng, Shiyang; Wei, Ziyi; Fang, Meng; Crabbe, M. James C.; Wang, Ying; Zhang, Xiaoyan
Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac721
-
2、An approach of gene regulatory network construction using mixed entropy optimizing context-related likelihood mutual information
Author: Lei, Jimeng; Cai, Zongheng; He, Xinyi; Zheng, Wanting; Liu, Jianxiao
Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac717
-
3、scAWMV: an adaptively weighted multi-view learning framework for the integrative analysis of parallel scRNA-seq and scATAC-seq data
Author: Zeng, Pengcheng; Ma, Yuanyuan; Lin, Zhixiang
Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac739
-
4、Clustering single-cell multi-omics data with MoClust
Author: Yuan, Musu; Chen, Liang; Deng, Minghua
Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac736
-
5、VSTH: a user-friendly web server for structure-based virtual screening on Tianhe-2
Author: Mo, Qing; Xu, Zexin; Yan, Hui; Chen, Pin; Lu, Yutong
Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac740
-
6、DxFormer: a decoupled automatic diagnostic system based on decoder-encoder transformer with dense symptom representations
Author: Chen, Wei; Zhong, Cheng; Peng, Jiajie; Wei, Zhongyu
Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac744
-
7、PScL-2LSAESM: bioimage-based prediction of protein subcellular localization by integrating heterogeneous features with the two-level SAE-SM and mean ensemble method
Author: Ullah, Matee; Hadi, Fazal; Song, Jiangning; Yu, Dong-Jun
Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac727
-
8、Active learning for efficient analysis of high-throughput nanopore data
Author: Guan, Xiaoyu; Li, Zhongnian; Zhou, Yueying; Shao, Wei; Zhang, Daoqiang
Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac764
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