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BioinformaticsSCIE

国际简称：BIOINFORMATICS 参考译名：生物信息学

中科院分区
3区
CiteScore分区
Q1
JCR分区
Q1

基本信息：: ISSN：1367-4803; E-ISSN：1460-2059; 是否OA：未开放; 是否预警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地区：ENGLAND; 出版商：Oxford University Press; 出版语言：English; 出版周期：Biweekly; 出版年份：1998; 研究方向：生物-生化研究方法

评价信息：: 影响因子：4.4; H-index：335; CiteScore指数：11.2; SJR指数：2.574; SNIP指数：1.547

发文数据：: Gold OA文章占比：58.31%; 研究类文章占比：99.60%; 年发文量：759; 自引率：0.0517...; 开源占比：0.3864; 出版撤稿占比：0; 出版国人文章占比：0.12; OA被引用占比：0.4168...

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英文简介期刊介绍 CiteScore数据中科院SCI分区 JCR分区发文数据常见问题

英文简介Bioinformatics期刊介绍

The leading journal in its field, Bioinformatics publishes the highest quality scientific papers and review articles of interest to academic and industrial researchers. Its main focus is on new developments in genome bioinformatics and computational biology. Two distinct sections within the journal - Discovery Notes and Application Notes- focus on shorter papers; the former reporting biologically interesting discoveries using computational methods, the latter exploring the applications used for experiments.

期刊简介Bioinformatics期刊介绍

《Bioinformatics》自1998出版以来，是一本生物学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为生物学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进生物学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述，从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解，或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道生物学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单，目前已被权威数据库SCIE收录，得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点：

预计审稿时间：约1.8个月
生物学
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
SCIE
中科院3区
非预警

Cite Score数据（2024年最新版）Bioinformatics Cite Score数据

CiteScore：11.2
SJR：2.574
SNIP：1.547

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Mathematics 小类：Statistics and Probability	Q1	7 / 278	97%
大类：Mathematics 小类：Computational Mathematics	Q1	5 / 189	97%
大类：Mathematics 小类：Computational Theory and Mathematics	Q1	9 / 176	95%
大类：Mathematics 小类：Computer Science Applications	Q1	83 / 817	89%
大类：Mathematics 小类：Biochemistry	Q1	46 / 438	89%
大类：Mathematics 小类：Molecular Biology	Q1	62 / 410	85%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础，针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于，它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法，而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Bioinformatics 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊：否 Top期刊：否

大类学科	分区	小类学科	分区
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 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程与应用微生物	2区 2区 3区

中科院分区表 是以客观数据为基础，运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据，得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次，类似于“优、良、及格”等。最开始，这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Bioinformatics JCR分区

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	Q1	11 / 85	87.6%
学科：BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY	SCIE	Q1	38 / 174	78.4%
学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q1	7 / 65	90%

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	6 / 85	93.53%
学科：BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY	SCIE	Q1	15 / 174	91.67%
学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q1	8 / 65	88.46%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异，此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此，JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区，这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计

国家/地区数量
USA1252
CHINA MAINLAND502
England285
GERMANY (FED REP GER)281
France187
Canada149
Spain141
Australia107
Italy107
Switzerland98

本刊中国学者近年发表论文

1、ViMRT: a text-mining tool and search engine for automated virus mutation recognition
Author: Tong, Yuantao; Tan, Fanglin; Huang, Honglian; Zhang, Zeyu; Zong, Hui; Xie, Yujia; Huang, Danqi; Cheng, Shiyang; Wei, Ziyi; Fang, Meng; Crabbe, M. James C.; Wang, Ying; Zhang, Xiaoyan

Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac721
2、An approach of gene regulatory network construction using mixed entropy optimizing context-related likelihood mutual information
Author: Lei, Jimeng; Cai, Zongheng; He, Xinyi; Zheng, Wanting; Liu, Jianxiao

Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac717
3、scAWMV: an adaptively weighted multi-view learning framework for the integrative analysis of parallel scRNA-seq and scATAC-seq data
Author: Zeng, Pengcheng; Ma, Yuanyuan; Lin, Zhixiang

Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac739
4、Clustering single-cell multi-omics data with MoClust
Author: Yuan, Musu; Chen, Liang; Deng, Minghua

Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac736
5、VSTH: a user-friendly web server for structure-based virtual screening on Tianhe-2
Author: Mo, Qing; Xu, Zexin; Yan, Hui; Chen, Pin; Lu, Yutong

Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac740
6、DxFormer: a decoupled automatic diagnostic system based on decoder-encoder transformer with dense symptom representations
Author: Chen, Wei; Zhong, Cheng; Peng, Jiajie; Wei, Zhongyu

Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac744
7、PScL-2LSAESM: bioimage-based prediction of protein subcellular localization by integrating heterogeneous features with the two-level SAE-SM and mean ensemble method
Author: Ullah, Matee; Hadi, Fazal; Song, Jiangning; Yu, Dong-Jun

Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac727
8、Active learning for efficient analysis of high-throughput nanopore data
Author: Guan, Xiaoyu; Li, Zhongnian; Zhou, Yueying; Shao, Wei; Zhang, Daoqiang

Journal: BIOINFORMATICS. 2023; Vol. 39, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btac764