《Biodata Mining》雜志是一本專注于生物學領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。

《Biodata Mining》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《Biodata Mining》雜志年發文量為：32篇。年發文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。

質量與創新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創新性是關鍵。

期刊分區：《Biodata Mining》雜志在中科院的分區為3區，而在JCR的分區為Q1。

論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。

影響力與排名：《Biodata Mining》雜志IF影響因子為：4。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Biodata Mining》雜志簡介

中文簡稱：生物數據挖掘
國際標準簡稱：BIODATA MIN
出版商：BioMed Central
出版周期：1 issue/year
出版年份：2008年
出版地區：ENGLAND
ISSN：1756-0381
ESSN：1756-0381
研究方向：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY

BioData Mining 是一本開放獲取、開放的同行評審期刊，涵蓋了應用于高維生物和生物醫學數據的數據挖掘的各個方面的研究，重點研究從大規模遺傳、轉錄組、基因組、蛋白質組和代謝組數據中發現知識的計算方面。

主題領域包括但不限于：

-新型數據挖掘和機器學習算法的開發、評估和應用。

-傳統數據挖掘和機器學習算法的調整、評估和應用。

-用于數據挖掘和機器學習算法應用的開源軟件。

-設計、開發和集成數據庫、軟件和 Web 服務，用于存儲、管理、檢索和分析來自大規模研究的數據。

-數據挖掘和機器學習結果的預處理、后處理、建模和解釋，用于生物解釋和知識發現。

在中科院分區表中，大類學科為生物學3區， 小類學科為MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY數學與計算生物學2區。

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