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Current Bioinformatics
人气:8

Current Bioinformatics SCIE

  • ISSN:1574-8936
  • 出版商:Bentham Science Publishers B.V.
  • 出版语言:English
  • E-ISSN:2212-392X
  • 出版地区:U ARAB EMIRATES
  • 是否预警:
  • 创刊时间:2006
  • 出版周期:Tri-annual
  • TOP期刊:
  • 影响因子:2.4
  • 是否OA:未开放
  • CiteScore:6.6
  • H-index:23
  • 研究类文章占比:88.89%
  • Gold OA文章占比:1.89%
  • 文章自引率:0.025
  • 开源占比:0.0032
  • 出版国人文章占比:0.53
  • 国际标准简称:CURR BIOINFORM
  • 涉及的研究方向:生物-生化研究方法
  • 中文名称:当前的生物信息学
  • 预计审稿周期: 12周,或约稿
国内分区信息:

大类学科:生物学  中科院分区  3区

国际分区信息:

JCR学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS、MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY  JCR分区  Q2

  • 影响因子:2.4
  • Gold OA文章占比:1.89%
  • CiteScore:6.6
  • 研究类文章占比:88.89%
  • 开源占比:0.0032
  • 文章自引率:0.025
  • 出版国人文章占比:0.53

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Current Bioinformatics 期刊简介

Current Bioinformatics是生物学领域的一本优秀期刊。由Bentham Science Publishers B.V.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2006年,该期刊主要刊载生物-生化研究方法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SCI3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。

同时,我们注重来稿文章表述的清晰度,以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此,我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 12周,或约稿 。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑,建议您在提交前主动与期刊主编取得联系,或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向,为您推荐最为合适的期刊,助力您顺利投稿,实现学术成果的顺利发表。

Current Bioinformatics 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
生物学 3区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 3区 3区
中科院分区 2022年12月升级版
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 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 3区 4区
中科院分区 2021年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
生物学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 4区 4区
中科院分区 2021年12月基础版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
生物 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 4区 3区
中科院分区 2021年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
生物学 4区 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 4区 4区
中科院分区 2020年12月旧的升级版
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 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 4区 4区

Current Bioinformatics 期刊国际分区信息(2023-2024年最新版)

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 Q3 51 / 85

40.6%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q2 24 / 65

63.8%

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 Q2 22 / 85

74.71%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q2 20 / 65

70%

CiteScore指数(2024年最新版)

  • CiteScore:6.6
  • SJR:0.383
  • SNIP:0.416
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q1 21 / 189

89%

大类:Mathematics 小类:Genetics Q2 111 / 347

68%

大类:Mathematics 小类:Biochemistry Q2 162 / 438

62%

大类:Mathematics 小类:Molecular Biology Q2 180 / 410

56%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图
期刊影响因子和自引率趋势图

发文统计

年发文量统计
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年发文量 57 63 61 61 71 80 113 121 81 63
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 180
India 36
USA 21
Pakistan 18
Iran 9
Australia 6
Bangladesh 6
Egypt 6
Spain 6
Canada 5
机构发文量统计
机构 数量
UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE & TECHNOLOGY OF CHINA 12
TIANJIN UNIVERSITY 9
SHANGHAI MARITIME UNIVERSITY 7
INNER MONGOLIA UNIVERSITY 6
JILIN UNIVERSITY 6
SICHUAN UNIVERSITY 6
ANHUI UNIVERSITY 5
CHINA UNIVERSITY OF MINING & TECHNOLOGY 5
COMSATS UNIVERSITY ISLAMABAD (CUI) 5
FUDAN UNIVERSITY 5

高引用文章

文章名称 引用次数
A Brief Survey of Machine Learning Methods in Protein Sub-Golgi Localization 52
Cancer Diagnosis Through IsomiR Expression with Machine Learning Method 42
The Advances and Challenges of Deep Learning Application in Biological Big Data Processing 35
A Review on the Recent Developments of Sequence-based Protein Feature Extraction Methods 25
Drug and Nondrug Classification Based on Deep Learning with Various Feature Selection Strategies 25
Morphological Segmentation Analysis and Texture-based Support Vector Machines Classification on Mice Liver Fibrosis Microscopic Images 24
Predicting Drug Side Effects with Compact Integration of Heterogeneous Networks 23
A Review of DNA-binding Proteins Prediction Methods 19
Discriminating Ramos and Jurkat Cells with Image Textures from Diffraction Imaging Flow Cytometry Based on a Support Vector Machine 18
Analysis and Prediction of Nitrated Tyrosine Sites with the mRMR Method and Support Vector Machine Algorithm 17

免责声明

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