Journal Title:Plos Computational Biology
PLOS Computational Biology features works of exceptional significance that further our understanding of living systems at all scales—from molecules and cells, to patient populations and ecosystems—through the application of computational methods. Readers include life and computational scientists, who can take the important findings presented here to the next level of discovery.
Research articles must be declared as belonging to a relevant section. More information about the sections can be found in the submission guidelines.
Research articles should model aspects of biological systems, demonstrate both methodological and scientific novelty, and provide profound new biological insights.
Generally, reliability and significance of biological discovery through computation should be validated and enriched by experimental studies. Inclusion of experimental validation is not required for publication, but should be referenced where possible. Inclusion of experimental validation of a modest biological discovery through computation does not render a manuscript suitable for PLOS Computational Biology.
Research articles specifically designated as Methods papers should describe outstanding methods of exceptional importance that have been shown, or have the promise to provide new biological insights. The method must already be widely adopted, or have the promise of wide adoption by a broad community of users. Enhancements to existing published methods will only be considered if those enhancements bring exceptional new capabilities.
PLOS Computational Biology 刊登了具有特殊意義的論文,這些論文通過(guò)應(yīng)用計(jì)算方法,進(jìn)一步加深了我們對(duì)各個(gè)尺度的生命系統(tǒng)的理解——從分子和細(xì)胞到患者群體和生態(tài)系統(tǒng)。讀者包括生命科學(xué)家和計(jì)算科學(xué)家,他們可以將這里提出的重要發(fā)現(xiàn)提升到新的發(fā)現(xiàn)水平。
研究文章必須聲明為屬于相關(guān)部分。有關(guān)各部分的更多信息,請(qǐng)參閱提交指南。
研究文章應(yīng)該模擬生物系統(tǒng)的各個(gè)方面,展示方法和科學(xué)的新穎性,并提供深刻的新生物學(xué)見(jiàn)解。
通常,通過(guò)計(jì)算進(jìn)行的生物學(xué)發(fā)現(xiàn)的可靠性和重要性應(yīng)該通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)行驗(yàn)證和豐富。發(fā)表時(shí)不需要包含實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,但應(yīng)盡可能引用。通過(guò)計(jì)算對(duì)一個(gè)適度的生物學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并不能使手稿適合 PLOS Computational Biology。
專門指定為方法論文的研究文章應(yīng)描述已證明具有特殊重要性的杰出方法,或有望提供新的生物學(xué)見(jiàn)解。該方法必須已被廣泛采用,或有望被廣大用戶廣泛采用。只有當(dāng)這些增強(qiáng)功能帶來(lái)卓越的新功能時(shí),才會(huì)考慮對(duì)現(xiàn)有已發(fā)布方法的增強(qiáng)。
Plos Computational Biology創(chuàng)刊于2005年,由Public Library of Science出版商出版,收稿方向涵蓋Environmental Science - Ecology全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對(duì)原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。平均審稿速度 32 Weeks ,影響因子指數(shù)3.8,該期刊近期沒(méi)有被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學(xué) | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
名詞解釋:
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū),基礎(chǔ)版分為13個(gè)大類學(xué)科,然后按照各類期刊影響因子分別將每個(gè)類別分為四個(gè)區(qū),影響因子5%為1區(qū),6%-20%為2區(qū),21%-50%為3區(qū),其余為4區(qū)。
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生物學(xué) | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) | 是 | 否 |
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生物學(xué) | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物 | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
生物學(xué) | 2區(qū) | BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 2區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 | 1區(qū) 2區(qū) | 是 | 否 |
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 15 / 85 |
82.9% |
學(xué)科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 11 / 65 |
83.8% |
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS | SCIE | Q1 | 15 / 85 |
82.94% |
學(xué)科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q1 | 12 / 65 |
82.31% |
名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫(kù),Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來(lái)自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分,根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會(huì)在高分區(qū)中,最后的劃分結(jié)果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質(zhì)量最高。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
7.1 | 1.652 | 1.085 |
|
名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級(jí)衡量經(jīng)過(guò)加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來(lái)源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。
是否OA開(kāi)放訪問(wèn): | h-index: | 年文章數(shù): |
開(kāi)放 | 138 | 637 |
Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來(lái)源于搜索引擎): | 開(kāi)源占比(OA被引用占比): |
99.67% | 3.8 | 0.98... |
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) | 期刊收錄: | 中科院《國(guó)際期刊預(yù)警名單(試行)》名單: |
98.90% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子):
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):
歷年自引數(shù)據(jù):
2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):
國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)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 |
2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 181 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 108 |
UNIVERSITY OF LONDON | 86 |
HARVARD UNIVERSITY | 82 |
MAX PLANCK SOCIETY | 81 |
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM... | 60 |
UNIVERSITY OF OXFORD | 58 |
STANFORD UNIVERSITY | 54 |
IMPERIAL COLLEGE LONDON | 52 |
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHN... | 49 |
近年引用統(tǒng)計(jì):
期刊名稱 | 數(shù)量 |
P NATL ACAD SCI USA | 1592 |
PLOS COMPUT BIOL | 1312 |
NATURE | 1301 |
SCIENCE | 1019 |
J NEUROSCI | 938 |
PLOS ONE | 793 |
NUCLEIC ACIDS RES | 746 |
BIOINFORMATICS | 692 |
CELL | 612 |
NEURON | 587 |
近年被引用統(tǒng)計(jì):
期刊名稱 | 數(shù)量 |
PLOS COMPUT BIOL | 1312 |
SCI REP-UK | 1139 |
NAT COMMUN | 570 |
PLOS ONE | 434 |
BIOINFORMATICS | 423 |
ELIFE | 387 |
BMC BIOINFORMATICS | 385 |
P NATL ACAD SCI USA | 356 |
PHYS REV E | 306 |
FRONT GENET | 283 |
近年文章引用統(tǒng)計(jì):
文章名稱 | 數(shù)量 |
MUMmer4: A fast and versatile ge... | 112 |
BEAST 2.5: An advanced software ... | 111 |
MDHGI: Matrix Decomposition and ... | 67 |
A computational approach to dist... | 42 |
OpenSim: Simulating musculoskele... | 41 |
New functionalities in the TCGAb... | 37 |
Sequence determinants of protein... | 33 |
The AmP project: Comparing speci... | 31 |
LASSI: A lattice model for simul... | 30 |
SFPEL-LPI: Sequence-based featur... | 29 |
同小類學(xué)科的其他優(yōu)質(zhì)期刊 | 影響因子 | 中科院分區(qū) |
Genes | 2.8 | 3區(qū) |
Annual Review Of Genetics | 8.7 | 1區(qū) |
Microbiological Research | 6.1 | 1區(qū) |
Behaviour | 1.2 | 4區(qū) |
Cells | 5.1 | 2區(qū) |
Zebrafish | 1.4 | 4區(qū) |
Biological Trace Element Research | 3.4 | 3區(qū) |
Peerj | 2.3 | 3區(qū) |
Gene | 2.6 | 3區(qū) |
Frontiers In Microbiology | 4 | 2區(qū) |
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