《Biodata Mining》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：生物學， 分區(qū)：3區(qū)； 小類學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY數(shù)學與計算生物學， 分區(qū)：2區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術(shù)界的地位和影響力，對科研人員和學術(shù)機構(gòu)具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術(shù)機構(gòu)提供了一個評估SCI期刊學術(shù)影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內(nèi)的學術(shù)影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質(zhì)量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構(gòu)在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導(dǎo)：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Biodata Mining》雜志是一本專注于數(shù)學與計算生物學領(lǐng)域的國際期刊，由BioMed Central?出版，創(chuàng)刊于2008年，出版周期為1 issue/year。

BioData Mining 是一本開放獲取、開放的同行評審期刊，涵蓋了應(yīng)用于高維生物和生物醫(yī)學數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘的各個方面的研究，重點研究從大規(guī)模遺傳、轉(zhuǎn)錄組、基因組、蛋白質(zhì)組和代謝組數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識的計算方面。

主題領(lǐng)域包括但不限于：

-新型數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法的開發(fā)、評估和應(yīng)用。

-傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法的調(diào)整、評估和應(yīng)用。

-用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法應(yīng)用的開源軟件。

-設(shè)計、開發(fā)和集成數(shù)據(jù)庫、軟件和 Web 服務(wù)，用于存儲、管理、檢索和分析來自大規(guī)模研究的數(shù)據(jù)。

-數(shù)據(jù)挖掘和機器學習結(jié)果的預(yù)處理、后處理、建模和解釋，用于生物解釋和知識發(fā)現(xiàn)。

《Biodata Mining》雜志學術(shù)影響力具體如下：

在學術(shù)影響力方面，IF影響因子為4，顯示出其在數(shù)學與計算生物學學領(lǐng)域的學術(shù)影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q1

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中為Q1，排名：8 / 65，百分位：88.5%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中為Q1，排名：10 / 65，百分位：85.38%；

《Biodata Mining》雜志的審稿周期預(yù)計為：平均審稿速度 23 Weeks ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學術(shù)嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：100.00%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：7.9，進一步證明了其學術(shù)貢獻和影響力。

H指數(shù)：23，年發(fā)文量：32篇

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