期刊簡介

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學數據的數據挖掘的各個方面的研究，重點研究從大規模遺傳、轉錄組、基因組、蛋白質組和代謝組數據中發現知識的計算方面。

主題領域包括但不限于：

-新型數據挖掘和機器學習算法的開發、評估和應用。

-傳統數據挖掘和機器學習算法的調整、評估和應用。

-用于數據挖掘和機器學習算法應用的開源軟件。

-設計、開發和集成數據庫、軟件和 Web 服務，用于存儲、管理、檢索和分析來自大規模研究的數據。

-數據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現。

生物數據挖掘創刊于2008年，由BioMed Central出版社出版。其研究的主題領域包括但不限于MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY，是一本在生物學領域具有重要影響力的國際期刊。該期刊涵蓋了生物學的多個子領域，旨在全面理解和解決生物學問題。

根據最新的數據，生物數據挖掘的影響因子為4，CiteScore為7.9，h-index為23，SJR為0.958，SNIP為1.413，中科院分區為3區，這些指標均顯示了該期刊在生物學領域的優秀地位。

該刊以English作為出版語言。對于English非母語的作者，期刊建議使用語言編輯服務，以確保文稿的語法和拼寫錯誤得到糾正，并符合科學English的標準。如果想實現快速順利的投稿發表，建議您聯系本站的客服團隊，將為您提供專業的選刊建議，并在整個投稿過程中提供細致的指導。