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Plos Computational Biology
人氣:63

Plos Computational Biology SCIE

  • ISSN:1553-7358
  • 出版商:Public Library of Science
  • 出版語言:English
  • E-ISSN:1553-7358
  • 出版地區:United States
  • 是否預警:
  • 創刊時間:2005
  • 出版周期:Monthly
  • TOP期刊:
  • 影響因子:3.8
  • 是否OA:開放
  • CiteScore:7.1
  • H-index:138
  • 研究類文章占比:98.90%
  • Gold OA文章占比:99.67%
  • 文章自引率:0.0465...
  • 開源占比:0.9896
  • OA被引用占比:1
  • 出版國人文章占比:0.04
  • 出版修正文章占比:0.0068...
  • 國際標準簡稱:PLOS COMPUT BIOL
  • 涉及的研究方向:Environmental Science-Ecology
  • 中文名稱:Plos 計算生物學
  • 預計審稿周期: 32 Weeks
國內分區信息:

大類學科:生物學  中科院分區  2區

國際分區信息:

JCR學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS、MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY  JCR分區  Q1

  • 影響因子:3.8
  • Gold OA文章占比:99.67%
  • OA被引用占比:1
  • CiteScore:7.1
  • 研究類文章占比:98.90%
  • 開源占比:0.9896
  • 文章自引率:0.0465...
  • 出版國人文章占比:0.04

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Plos Computational Biology 期刊簡介

Plos Computational Biology是生物學領域的一本權威期刊。由Public Library of Science出版社出版。該期刊主要發表生物學領域的原創性研究成果。創刊于2005年,是生物學領域中具有代表性的學術刊物。該期刊主要刊載Environmental Science-Ecology及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領域的科技成就和進展,更以其深厚的學術積淀和卓越的審稿標準,確保每篇文章都具備高度的學術價值。此外,該刊同時被SCIE數據庫收錄,并被劃分為中科院SCI2區期刊,它始終堅持創新,不斷專注于發布高度有價值的研究成果,不斷推動生物學領域的進步。

同時,我們注重來稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領域的相關性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 32 Weeks 。若您對于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動與期刊主編取得聯系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據您的研究內容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實現學術成果的順利發表。

Plos Computational Biology 期刊國內分區信息

中科院分區 2023年12月升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物學 2區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 2區 2區
中科院分區 2022年12月升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物學 2區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 2區 2區
中科院分區 2021年12月舊的升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物學 2區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 2區 2區
中科院分區 2021年12月基礎版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物 2區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 2區 2區
中科院分區 2021年12月升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
生物學 2區 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 2區 2區
中科院分區 2020年12月舊的升級版
大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
計算機科學 2區 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 1區 2區

Plos Computational Biology 期刊國際分區信息(2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 15 / 85

82.9%

學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 11 / 65

83.8%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 15 / 85

82.94%

學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 12 / 65

82.31%

CiteScore指數(2024年最新版)

  • CiteScore:7.1
  • SJR:1.652
  • SNIP:1.085
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Modeling and Simulation Q1 32 / 324

90%

大類:Mathematics 小類:Ecology, Evolution, Behavior and Systematics Q1 87 / 721

88%

大類:Mathematics 小類:Computational Theory and Mathematics Q1 23 / 176

87%

大類:Mathematics 小類:Ecology Q1 63 / 461

86%

大類:Mathematics 小類:Genetics Q2 97 / 347

72%

大類:Mathematics 小類:Cellular and Molecular Neuroscience Q2 34 / 97

65%

大類:Mathematics 小類:Molecular Biology Q2 163 / 410

60%

期刊評價數據趨勢圖

中科院分區趨勢圖
期刊影響因子和自引率趨勢圖

發文統計

年發文量統計
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年發文量 548 606 534 534 541 655 737 925 737 637
國家/地區發文量統計
國家/地區 數量
USA 1072
England 323
GERMANY (FED REP GER) 284
France 170
CHINA MAINLAND 125
Canada 123
Switzerland 113
Spain 99
Netherlands 91
Australia 85
機構發文量統計
機構 數量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 181
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) 108
UNIVERSITY OF LONDON 86
HARVARD UNIVERSITY 82
MAX PLANCK SOCIETY 81
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER EDUCATION (PCSHE) 60
UNIVERSITY OF OXFORD 58
STANFORD UNIVERSITY 54
IMPERIAL COLLEGE LONDON 52
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (MIT) 49

高引用文章

文章名稱 引用次數
MUMmer4: A fast and versatile genome alignment system 112
BEAST 2.5: An advanced software platform for Bayesian evolutionary analysis 111
MDHGI: Matrix Decomposition and Heterogeneous Graph Inference for miRNA-disease association prediction 67
A computational approach to distinguish somatic vs. germline origin of genomic alterations from deep sequencing of cancer specimens without a matched normal 42
OpenSim: Simulating musculoskeletal dynamics and neuromuscular control to study human and animal movement 41
New functionalities in the TCGAbiolinks package for the study and integration of cancer data from GDC and GTEx 37
Sequence determinants of protein phase behavior from a coarse-grained model 33
The AmP project: Comparing species on the basis of dynamic energy budget parameters 31
LASSI: A lattice model for simulating phase transitions of multivalent proteins 30
SFPEL-LPI: Sequence-based feature projection ensemble learning for predicting LncRNA-protein interactions 29

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