《Biodata Mining》杂志目前处于几区？

《Biodata Mining》杂志在中科院分区中的情况如下：大类学科：生物学， 分区：3区； 小类学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY数学与计算生物学， 分区：2区。

中科院分区决定了SCI期刊在学术界的地位和影响力，对科研人员和学术机构具有重要的参考价值，具体如下：

对SCI期刊的评价：中科院分区通过将SCI期刊按照3年平均影响因子划分为不同的等级，为科研人员和学术机构提供了一个评估SCI期刊学术影响力的重要依据。分区越高，说明该期刊在学科内的学术影响力越大，发表的文章质量越高。

对科研人员的成果评估：科研人员发表的论文所在的中科院分区，可以作为评估其研究成果质量的一个指标。

对科研资源的分配：中科院分区在科研资源分配方面也起到重要作用。科研机构在制定科研政策、分配科研资源时，会参考中科院分区。

对科研人员投稿的指导：中科院分区为科研人员选择投稿期刊提供了参考。科研人员在选择投稿期刊时，会参考中科院分区，以提高论文被接受的可能性，并增加研究成果的影响力。

《Biodata Mining》杂志是一本专注于数学与计算生物学领域的国际期刊，由BioMed Central 出版，创刊于2008年，出版周期为1 issue/year。

BioData Mining 是一本开放获取、开放的同行评审期刊，涵盖了应用于高维生物和生物医学数据的数据挖掘的各个方面的研究，重点研究从大规模遗传、转录组、基因组、蛋白质组和代谢组数据中发现知识的计算方面。

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调整、评估和应用。

-用于数据挖掘和机器学习算法应用的开源软件。

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

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

《Biodata Mining》杂志学术影响力具体如下：

在学术影响力方面，IF影响因子为4，显示出其在数学与计算生物学学领域的学术影响力和认可度。

JCR分区：Q1

按JIF指标学科分区，在学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中为Q1，排名：8 / 65，百分位：88.5%；

按JCI指标学科分区，在学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中为Q1，排名：10 / 65，百分位：85.38%；

《Biodata Mining》杂志的审稿周期预计为：平均审稿速度 23 Weeks ，投稿需满足English撰写，期刊注重原创性与学术严谨性，明确拒绝抄袭或一稿多投，Gold OA占比：100.00%，这使得更多的研究人员能够免费获取和引用这些高质量的研究成果。

该杂志其他关键数据：

CiteScore分区（数据版本：2024年最新版）：7.9，进一步证明了其学术贡献和影响力。

H指数：23，年发文量：32篇

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