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生物数据挖掘(Biodata Mining)是一本由BMC出版的一本MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY学术刊物，主要报道MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY相关领域研究成果与实践。本刊已入选来源期刊，该刊创刊于2008年，出版周期1 issue/year。在2021年12月最新升级版中大类学科分区：生物学 ，2021-2022年最新版WOS分区等级：Q1，2021年的影响因子为4.079，CiteScore指数4.10，SJR指数0.701。本刊为开放获取期刊。
BioData Mining 是一本开放获取、开放的同行评审期刊，涵盖应用于高维生物和生物医学数据的数据挖掘各个方面的研究，重点关注从大规模遗传、转录组、基因组、蛋白质组学和代谢组学数据。
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适配、评估和应用。
-用于应用数据挖掘和机器学习算法的开源软件。
-设计、开发和集成数据库、软件和网络服务，用于存储、管理、检索和分析来自大规模研究的数据。
-用于生物解释和知识发现的数据挖掘和机器学习结果的预处理、后处理、建模和解释。
| 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 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 生物 | 3区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 3区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 计算机科学 | 4区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 4区 | 否 | 否 |
中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果。在中科院期刊分区表中，主要参考3年平均IF作为学术影响力，最终每个分区的期刊累积学术影响力是相同的，各区的期刊数量由高到底呈金字塔式分布。
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 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%
|
CiteScore：该指标由Elsevier于2016年提出，指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScorer的计算方式是：例如，某期刊2022年CiteScore的计算方法是该期刊在2019年、2020年和2021年发表的文章在2022年获得的被引次数，除以该期刊2019年、2020年和2021发表并收录于Scopus中的文章数量总和。
| 文章名称 | 引用次数 |
| 期刊名称 | 引用次数 |
| 期刊名称 | 引用次数 |
| 国家/地区名 | 数量 |
| 机构名 | 数量 |
中科院分区 1区 JCR分区
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中科院分区 1区 JCR分区
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中科院分区 3区 JCR分区
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中科院分区 2区 JCR分区
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中科院分区 3区 JCR分区
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中科院分区 1区 JCR分区
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