当前位置：首页 SCI 期刊生物学 Iet Systems Biology(非官网)

Iet Systems BiologySCIE

国际简称：IET SYST BIOL 参考译名：系统生物学

中科院分区
4区
CiteScore分区
Q2
JCR分区
Q3

基本信息：: ISSN：1751-8849; E-ISSN：1751-8857; 是否OA：开放; 是否预警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地区：ENGLAND; 出版商：Wiley; 出版语言：English; 出版周期：Bi-monthly; 出版年份：2007; 研究方向：生物-数学与计算生物学

评价信息：: 影响因子：1.9; H-index：43; CiteScore指数：4.2; SJR指数：0.365; SNIP指数：0.605

发文数据：: Gold OA文章占比：79.03%; 研究类文章占比：100.00%; 年发文量：27; 自引率：0.0434...; 开源占比：0.3896; 出版撤稿占比：0; 出版国人文章占比：0.17; OA被引用占比：0.3945...

投稿咨询加急见刊

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Iet Systems Biology期刊介绍

IET Systems Biology covers intra- and inter-cellular dynamics, using systems- and signal-oriented approaches. Papers that analyse genomic data in order to identify variables and basic relationships between them are considered if the results provide a basis for mathematical modelling and simulation of cellular dynamics. Manuscripts on molecular and cell biological studies are encouraged if the aim is a systems approach to dynamic interactions within and between cells.

The scope includes the following topics:

Genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, cells, tissue and the physiome; molecular and cellular interaction, gene, cell and protein function; networks and pathways; metabolism and cell signalling; dynamics, regulation and control; systems, signals, and information; experimental data analysis; mathematical modelling, simulation and theoretical analysis; biological modelling, simulation, prediction and control; methodologies, databases, tools and algorithms for modelling and simulation; modelling, analysis and control of biological networks; synthetic biology and bioengineering based on systems biology.

期刊简介Iet Systems Biology期刊介绍

《Iet Systems Biology》自2007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： 12周，或约稿
生物学
CELL BIOLOGY
SCIE
中科院4区
非预警

Cite Score数据（2024年最新版）Iet Systems Biology Cite Score数据

CiteScore：4.2
SJR：0.365
SNIP：0.605

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Mathematics 小类：Modeling and Simulation	Q2	100 / 324	69%
大类：Mathematics 小类：Biotechnology	Q3	160 / 311	48%
大类：Mathematics 小类：Genetics	Q3	201 / 347	42%
大类：Mathematics 小类：Molecular Biology	Q3	282 / 410	31%
大类：Mathematics 小类：Cell Biology	Q3	208 / 285	27%

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Iet Systems Biology 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	CELL BIOLOGY 细胞生物学 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Iet Systems Biology 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：CELL BIOLOGY	SCIE	Q4	176 / 205	14.4%
学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q3	36 / 65	45.4%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：CELL BIOLOGY	SCIE	Q4	162 / 205	21.22%
学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY	SCIE	Q4	53 / 65	19.23%

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
India41
CHINA MAINLAND26
Iran19
Pakistan12
USA11
Turkey8
Australia4
Romania4
Italy3
Saudi Arabia3

本刊中国学者近年发表论文

1、Multiscale modeling biological systems.
Author: Liu ZP, Chen L.

Journal: IET Syst Biol. 2016 Feb;10(1):1. doi: 10.1049/iet-syb.2016.0002. No abstract available.
2、Crosstalk between pathways enhances the controllability of signalling networks.
Author: Wang D, Jin S, Zou X.

Journal: IET Syst Biol. 2016 Feb;10(1):2-9. doi: 10.1049/iet-syb.2014.0061.
3、Kinetic model of metabolic network for xiamenmycin biosynthetic optimisation.
Author: Xu MJ, Chen YC, Xu J, Ao P, Zhu XM.

Journal: IET Syst Biol. 2016 Feb;10(1):17-22. doi: 10.1049/iet-syb.2014.0054.
4、Knowledge-based three-body potential for transcription factor binding site prediction.
Author: Qin W, Zhao G, Carson M, Jia C, Lu H.

Journal: IET Syst Biol. 2016 Feb;10(1):23-9. doi: 10.1049/iet-syb.2014.0066.
5、Extended particle swarm optimisation method for folding protein on triangular lattice.
Author: Guo Y, Wu Z, Wang Y, Wang Y.

Journal: IET Syst Biol. 2016 Feb;10(1):30-3. doi: 10.1049/iet-syb.2015.0059.
6、Sparse electrocardiogram signals recovery based on solving a row echelon-like form of system.
Author: Cai P, Wang G, Yu S, Zhang H, Ding S, Wu Z.

Journal: IET Syst Biol. 2016 Feb;10(1):34-40. doi: 10.1049/iet-syb.2015.0002.
7、Detecting small attractors of large Boolean networks by function-reduction-based strategy.
Author: Zheng Q, Shen L, Shang X, Liu W.

Journal: IET Syst Biol. 2016 Apr;10(2):49-56. doi: 10.1049/iet-syb.2015.0027.
8、Graph theory and stability analysis of protein complex interaction networks.
Author: Huang CH, Chen TH, Ng KL.

Journal: IET Syst Biol. 2016 Apr;10(2):64-75. doi: 10.1049/iet-syb.2015.0007.