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《生物数据挖掘》是一本开放获取、开放的同行评议期刊，涵盖了应用于高维生物和生物医学数据的数据挖掘的所有方面的研究，侧重于大规模遗传、转录组、基因组、蛋白质组和代谢组数据的知识发现的计算方面。
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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.
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 生物学 | 4区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 3区 | 否 | 否 |
| JCR分区等级 | JCR所属学科 | 分区 | 影响因子 |
| Q1 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | Q1 | 4.079 |
| CiteScore | SJR | SNIP | 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 4.10 | 0.701 | 0.947 | 大类：Mathematics 小类：Computational Mathematics | Q1 | 39 / 167 |
76% |
| 大类：Mathematics 小类：Computational Theory and Mathematics | Q2 | 42 / 147 |
71% |
|||
| 大类：Mathematics 小类：Computer Science Applications | Q2 | 275 / 747 |
63% |
|||
| 大类：Mathematics 小类：Genetics | Q3 | 187 / 335 |
44% |
|||
| 大类：Mathematics 小类：Biochemistry | Q3 | 246 / 425 |
42% |
|||
| 大类：Mathematics 小类：Molecular Biology | Q3 | 261 / 386 |
32% |
| 影响因子 | h-index | Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | OA开放访问 | 平均审稿速度 |
| 4.079 | 23 | 98.85% | 100.00% | 开放 | 23 Weeks |
