大類學(xué)科:數(shù)學(xué) 中科院分區(qū) 4區(qū)
JCR學(xué)科:BIOLOGY、MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY JCR分區(qū) Q2
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Journal Of Theoretical Biology是數(shù)學(xué)領(lǐng)域的一本優(yōu)秀期刊。由Academic Press Inc.出版社出版。該期刊主要發(fā)表數(shù)學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于1961年,該期刊主要刊載生物-生物學(xué)及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,該刊同時(shí)被SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)收錄,并被劃分為中科院SCI4區(qū)期刊,它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價(jià)值的研究成果,不斷推動(dòng)數(shù)學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。
同時(shí),我們注重來稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領(lǐng)域的相關(guān)性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡(jiǎn)潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 約3.0個(gè)月 約14.2周。若您對(duì)于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動(dòng)與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究?jī)?nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的順利發(fā)表。
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數(shù)學(xué) | 4區(qū) | BIOLOGY 生物學(xué) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
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生物學(xué) | 4區(qū) | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) BIOLOGY 生物學(xué) | 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
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生物學(xué) | 3區(qū) | BIOLOGY 生物學(xué) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
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生物 | 4區(qū) | BIOLOGY 生物學(xué) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
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生物學(xué) | 3區(qū) | BIOLOGY 生物學(xué) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
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計(jì)算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | BIOLOGY 生物學(xué) MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 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:BIOLOGY | SCIE | Q2 | 52 / 109 |
52.8% |
學(xué)科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q3 | 36 / 65 |
45.4% |
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:BIOLOGY | SCIE | Q2 | 48 / 109 |
56.42% |
學(xué)科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q3 | 36 / 65 |
45.38% |
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability | Q1 | 43 / 278 |
84% |
大類:Mathematics 小類:General Medicine | Q1 | 121 / 636 |
81% |
大類:Mathematics 小類:Applied Mathematics | Q1 | 127 / 635 |
80% |
大類:Mathematics 小類:General Agricultural and Biological Sciences | Q1 | 54 / 221 |
75% |
大類:Mathematics 小類:Modeling and Simulation | Q2 | 99 / 324 |
69% |
大類:Mathematics 小類:General Immunology and Microbiology | Q2 | 23 / 61 |
63% |
大類:Mathematics 小類:General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology | Q2 | 90 / 221 |
59% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 423 | 477 | 439 | 382 | 414 | 355 | 260 | 284 | 225 | 160 |
國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 312 |
CHINA MAINLAND | 159 |
England | 145 |
Japan | 101 |
France | 82 |
Canada | 69 |
Australia | 67 |
GERMANY (FED REP GER) | 57 |
India | 56 |
Italy | 38 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 53 |
UNIVERSITY OF OXFORD | 44 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 33 |
KYUSHU UNIVERSITY | 19 |
UNIVERSITY OF LONDON | 18 |
UNIVERSITY OF TOKYO | 17 |
INRAE | 16 |
UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA | 16 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 15 |
SORBONNE UNIVERSITE | 15 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
Identification of protein subcellular localization via integrating evolutionary and physicochemical information into Chou's general PseAAC | 42 |
Identifying 5-methylcytosine sites in RNA sequence using composite encoding feature into Chou's PseKNC | 27 |
SPrenylC-PseAAC: A sequence-based model developed via Chou's 5-steps rule and general PseAAC for identifying S-prenylation sites in proteins | 26 |
iMethyl-STTNC: Identification of N-6-methyladenosine sites by extending the idea of SAAC into Chou's PseAAC to formulate RNA sequences | 24 |
Self-binding peptides: Binding-upon-folding versus folding-upon-binding | 23 |
iRNA-PseKNC(2methyl): Identify RNA 2 '-O-methylation sites by convolution neural network and Chou's pseudo components | 21 |
Mathematical modeling of tumor-immune cell interactions | 18 |
Predicting protein submitochondrial locations by incorporating the pseudo-position specific scoring matrix into the general Chou's pseudo-amino acid composition | 17 |
DPP-PseAAC: A DNA-binding protein prediction model using Chou's general PseAAC | 17 |
iMem-2LSAAC: A two-level model for discrimination of membrane proteins and their types by extending the notion of SAAC into chou's pseudo amino acid composition | 16 |
SCIE
影響因子 0.3
SCIE
影響因子 0.8
SCIE
影響因子 1.3
CiteScore 2.3
SCIE
影響因子 1
CiteScore 1.6
SCIE
影響因子 2.4
CiteScore 3.7
SCIE
影響因子 0.2
CiteScore 0.8
SCIE
影響因子 0.9
CiteScore 3.3
SCIE
影響因子 4.4
CiteScore 6.2
SCIE
影響因子 1
CiteScore 1.6
SCIE
影響因子 1.4
CiteScore 3.9
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