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Evolutionary BioinformaticsSCIE

国际简称：EVOL BIOINFORM 参考译名：进化生物信息学

中科院分区
4区
CiteScore分区
Q2
JCR分区
Q3

基本信息：: ISSN：1176-9343; E-ISSN：1176-9343; 是否OA：开放; 是否预警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地区：NEW ZEALAND; 出版商：Libertas Academica Ltd.; 出版语言：English; 出版周期：Quarterly; 出版年份：2005; 研究方向：生物-进化生物学

评价信息：: 影响因子：1.7; H-index：26; CiteScore指数：4.2; SJR指数：0.421; SNIP指数：0.394

发文数据：: Gold OA文章占比：90.54%; 研究类文章占比：100.00%; 年发文量：19; 自引率：0; 开源占比：0.9417; 出版撤稿占比：0; 出版国人文章占比：0; OA被引用占比：1

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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Evolutionary Bioinformatics期刊介绍

Evolutionary Bioinformatics is an open access, peer reviewed international journal focusing on evolutionary bioinformatics. The journal aims to support understanding of organismal form and function through use of molecular, genetic, genomic and proteomic data by giving due consideration to its evolutionary context.

期刊简介Evolutionary Bioinformatics期刊介绍

《Evolutionary Bioinformatics》自2005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12月
生物学
EVOLUTIONARY BIOLOGY
SCIE
中科院4区
非预警

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

CiteScore：4.2
SJR：0.421
SNIP：0.394

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Ecology, Evolution, Behavior and Systematics	Q2	208 / 721	71%
大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Computer Science Applications	Q2	374 / 817	54%
大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Genetics	Q3	202 / 347	41%

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Evolutionary 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	4区	EVOLUTIONARY BIOLOGY 进化生物学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学	4区 4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Evolutionary 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：EVOLUTIONARY BIOLOGY	SCIE	Q4	43 / 54	21.3%
学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q3	42 / 65	36.2%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：EVOLUTIONARY BIOLOGY	SCIE	Q4	44 / 54	19.44%
学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q4	50 / 65	23.85%

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

本刊中国学者近年发表论文

1、Exploring the Structure of Haplotype Blocks and Genetic Diversity in Chinese Indigenous Pig Populations for Conservation Purpose.
Author: Zhao QB¹, Sun H¹, Zhang Z¹, Xu Z¹, Olasege BS¹, Ma PP^1,², Zhang XZ^1,², Wang QS^1,², Pan YC^1,².

Journal: Evol Bioinform Online. 2019 Jan 23;15:1176934318825082. doi: 10.1177/1176934318825082. eCollection 2019.
2、Sequencing-Based Transcriptome-Wide Targeted Genotyping for Evolutionary and Ecological Studies.
Author: Zhu X¹, Wang J^1,², Lv J^1,², Liu P¹, Zhang L^1,², Jiao W¹, Ma C¹, Bao Z^1,³, Wang S^1,².

Journal: Evol Bioinform Online. 2019 Mar 11;15:1176934319836074. doi: 10.1177/1176934319836074. eCollection 2019.
3、A Pathway-Based Strategy to Identify Biomarkers for Lung Cancer Diagnosis and Prognosis.
Author: Sheng M¹, Xie X¹, Wang J², Gu W¹.

Journal: Evol Bioinform Online. 2019 Mar 21;15:1176934319838494. doi: 10.1177/1176934319838494. eCollection 2019.
4、Analysis of Trabecular Bone Mechanics Using Machine Learning.
Author: Sohail A¹, Younas M¹, Bhatti Y¹, Li Z^2,³, Tunç S⁴, Abid M⁵.

Journal: Evol Bioinform Online. 2019 Mar 24;15:1176934318825084. doi: 10.1177/1176934318825084. eCollection 2019.
5、Evolutionary Analysis of Makorin Ring Finger Protein 3 Reveals Positive Selection in Mammals.
Author: Ahmad MJ¹, Ahmad HI², Adeel MM³, Liang A¹, Hua G¹, Murtaza S⁴, Mirza RH⁴, Elokil A^1,⁵, Ullah F⁶, Yang L¹.

Journal: Evol Bioinform Online. 2019 Apr 17;15:1176934319834612. doi: 10.1177/1176934319834612. eCollection 2019.
6、Sequence-based Prediction of Protein-Protein Interactions Using Gray Wolf Optimizer-Based Relevance Vector Machine.
Author: An JY^1,², You ZH³, Zhou Y^1,², Wang DF^1,².

Journal: Evol Bioinform Online. 2019 May 2;15:1176934319844522. doi: 10.1177/1176934319844522. eCollection 2019.