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Journal Of Theoretical Biology是数学领域的一本优秀期刊。由Academic Press Inc.出版社出版。该期刊主要发表数学领域的原创性研究成果。创刊于1961年，该期刊主要刊载生物-生物学及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展，更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准，确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外，该刊同时被SCIE数据库收录，并被划分为中科院SCI4区期刊，它始终坚持创新，不断专注于发布高度有价值的研究成果，不断推动数学领域的进步。
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| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 数学 | 4区 | BIOLOGY 生物学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 4区 4区 | 否 | 否 |
| 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 BIOLOGY 生物学 | 3区 4区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 生物学 | 3区 | BIOLOGY 生物学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 3区 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 | 4区 | BIOLOGY 生物学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 3区 3区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 生物学 | 3区 | BIOLOGY 生物学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 3区 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 | BIOLOGY 生物学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 3区 3区 | 否 | 否 |
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：BIOLOGY | SCIE | Q2 | 52 / 109 |
52.8% |
| 学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q3 | 36 / 65 |
45.4% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：BIOLOGY | SCIE | Q2 | 48 / 109 |
56.42% |
| 学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q3 | 36 / 65 |
45.38% |
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Mathematics 小类：Statistics and Probability | Q1 | 43 / 278 |
84% |
| 大类：Mathematics 小类：General Medicine | Q1 | 121 / 636 |
81% |
| 大类：Mathematics 小类：Applied Mathematics | Q1 | 127 / 635 |
80% |
| 大类：Mathematics 小类：General Agricultural and Biological Sciences | Q1 | 54 / 221 |
75% |
| 大类：Mathematics 小类：Modeling and Simulation | Q2 | 99 / 324 |
69% |
| 大类：Mathematics 小类：General Immunology and Microbiology | Q2 | 23 / 61 |
63% |
| 大类：Mathematics 小类：General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology | Q2 | 90 / 221 |
59% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年发文量 | 423 | 477 | 439 | 382 | 414 | 355 | 260 | 284 | 225 | 160 |
| 国家/地区 | 数量 |
| USA | 312 |
| CHINA MAINLAND | 159 |
| England | 145 |
| Japan | 101 |
| France | 82 |
| Canada | 69 |
| Australia | 67 |
| GERMANY (FED REP GER) | 57 |
| India | 56 |
| Italy | 38 |
| 机构 | 数量 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 53 |
| UNIVERSITY OF OXFORD | 44 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 33 |
| KYUSHU UNIVERSITY | 19 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 18 |
| UNIVERSITY OF TOKYO | 17 |
| INRAE | 16 |
| UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA | 16 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 15 |
| SORBONNE UNIVERSITE | 15 |
| 文章名称 | 引用次数 |
| Identification of protein subcellular localization via integrating evolutionary and physicochemical information into Chou's general PseAAC | 42 |
| Identifying 5-methylcytosine sites in RNA sequence using composite encoding feature into Chou's PseKNC | 27 |
| SPrenylC-PseAAC: A sequence-based model developed via Chou's 5-steps rule and general PseAAC for identifying S-prenylation sites in proteins | 26 |
| iMethyl-STTNC: Identification of N-6-methyladenosine sites by extending the idea of SAAC into Chou's PseAAC to formulate RNA sequences | 24 |
| Self-binding peptides: Binding-upon-folding versus folding-upon-binding | 23 |
| iRNA-PseKNC(2methyl): Identify RNA 2 '-O-methylation sites by convolution neural network and Chou's pseudo components | 21 |
| Mathematical modeling of tumor-immune cell interactions | 18 |
| Predicting protein submitochondrial locations by incorporating the pseudo-position specific scoring matrix into the general Chou's pseudo-amino acid composition | 17 |
| DPP-PseAAC: A DNA-binding protein prediction model using Chou's general PseAAC | 17 |
| iMem-2LSAAC: A two-level model for discrimination of membrane proteins and their types by extending the notion of SAAC into chou's pseudo amino acid composition | 16 |
SCIE
影响因子 0.3
SCIE
影响因子 0.8
SCIE
影响因子 1.3
CiteScore 2.3
SCIE
影响因子 1
CiteScore 1.6
SCIE
影响因子 2.4
CiteScore 3.7
SCIE
影响因子 0.2
CiteScore 0.8
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影响因子 0.9
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SCIE
影响因子 4.4
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SCIE
影响因子 1
CiteScore 1.6
SCIE
影响因子 1.4
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