《Biodata Mining》雜志是一本專注于生物學領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯(lián)系雜志社或咨詢在線客服。

《Biodata Mining》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發(fā)文量：《Biodata Mining》雜志年發(fā)文量為：32篇。年發(fā)文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。

質量與創(chuàng)新性：論文的科學性、嚴謹性、數(shù)據(jù)可靠性以及創(chuàng)新性是關鍵。

期刊分區(qū)：《Biodata Mining》雜志在中科院的分區(qū)為3區(qū)，而在JCR的分區(qū)為Q1。

論文質量：包括研究設計的合理性、數(shù)據(jù)的可靠性、分析方法的科學性等。

影響力與排名：《Biodata Mining》雜志IF影響因子為：4。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數(shù)量：在特定時期內(nèi)，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據(jù)自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Biodata Mining》雜志簡介

中文簡稱：生物數(shù)據(jù)挖掘
國際標準簡稱：BIODATA MIN
出版商：BioMed Central
出版周期：1 issue/year
出版年份：2008年
出版地區(qū)：ENGLAND
ISSN：1756-0381
ESSN：1756-0381
研究方向：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY

BioData Mining 是一本開放獲取、開放的同行評審期刊，涵蓋了應用于高維生物和生物醫(yī)學數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘的各個方面的研究，重點研究從大規(guī)模遺傳、轉錄組、基因組、蛋白質組和代謝組數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識的計算方面。

主題領域包括但不限于：

-新型數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法的開發(fā)、評估和應用。

-傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法的調(diào)整、評估和應用。

-用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法應用的開源軟件。

-設計、開發(fā)和集成數(shù)據(jù)庫、軟件和 Web 服務，用于存儲、管理、檢索和分析來自大規(guī)模研究的數(shù)據(jù)。

-數(shù)據(jù)挖掘和機器學習結果的預處理、后處理、建模和解釋，用于生物解釋和知識發(fā)現(xiàn)。

在中科院分區(qū)表中，大類學科為生物學3區(qū)， 小類學科為MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY數(shù)學與計算生物學2區(qū)。

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