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Plos Computational Biology是生物学领域的一本权威期刊。由Public Library of Science出版社出版。该期刊主要发表生物学领域的原创性研究成果。创刊于2005年,是生物学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载Environmental Science-Ecology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SCI2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,不断推动生物学领域的进步。
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大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
生物学 | 2区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 2区 2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 | 2区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 2区 2区 | 是 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
生物学 | 2区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 2区 2区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
生物 | 2区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 2区 2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 | 2区 | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 | 2区 2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 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1区 2区 | 是 | 否 |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 15 / 85 |
82.9% |
学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 11 / 65 |
83.8% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 15 / 85 |
82.94% |
学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 12 / 65 |
82.31% |
学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
大类:Mathematics 小类:Modeling and Simulation | Q1 | 32 / 324 |
90% |
大类:Mathematics 小类:Ecology, Evolution, Behavior and Systematics | Q1 | 87 / 721 |
88% |
大类:Mathematics 小类:Computational Theory and Mathematics | Q1 | 23 / 176 |
87% |
大类:Mathematics 小类:Ecology | Q1 | 63 / 461 |
86% |
大类:Mathematics 小类:Genetics | Q2 | 97 / 347 |
72% |
大类:Mathematics 小类:Cellular and Molecular Neuroscience | Q2 | 34 / 97 |
65% |
大类:Mathematics 小类:Molecular Biology | Q2 | 163 / 410 |
60% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年发文量 | 548 | 606 | 534 | 534 | 541 | 655 | 737 | 925 | 737 | 637 |
国家/地区 | 数量 |
USA | 1072 |
England | 323 |
GERMANY (FED REP GER) | 284 |
France | 170 |
CHINA MAINLAND | 125 |
Canada | 123 |
Switzerland | 113 |
Spain | 99 |
Netherlands | 91 |
Australia | 85 |
机构 | 数量 |
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 |
文章名称 | 引用次数 |
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 |
SCIE
影响因子 1.1
CiteScore 2.4
SCIE
影响因子 2.6
CiteScore 6.6
SCIE
影响因子 2.9
CiteScore 5.2
SCIE
CiteScore 9.1
SCIE
CiteScore 3.7
SCIE
影响因子 9.4
CiteScore 15.7
SCIE
影响因子 2.6
CiteScore 4.5
SCIE
影响因子 1.7
CiteScore 3.3
SCIE
影响因子 3.1
CiteScore 5.2
SCIE
影响因子 1.8
CiteScore 3.7
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