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    Statistical Applications In Genetics And Molecular Biology

    Statistical Applications In Genetics And Molecular BiologySCIE

    國際簡稱:STAT APPL GENET MOL  參考譯名:遺傳學和分子生物學中的統計應用

    • 中科院分區(qū)

      4區(qū)

    • CiteScore分區(qū)

      Q4

    • JCR分區(qū)

      Q3

    基本信息:
    ISSN:2194-6302
    E-ISSN:2194-6302
    是否OA:未開放
    是否預警:否
    TOP期刊:否
    出版信息:
    出版地區(qū):UNITED STATES
    出版商:Walter de Gruyter
    出版語言:English
    出版周期:Irregular
    出版年份:2002
    研究方向:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY-MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
    評價信息:
    影響因子:0.8
    H-index:41
    CiteScore指數:1.2
    SJR指數:0.201
    SNIP指數:0.102
    發(fā)文數據:
    Gold OA文章占比:10.71%
    研究類文章占比:90.91%
    年發(fā)文量:11
    自引率:0.1111...
    開源占比:0.1
    出版撤稿占比:
    出版國人文章占比:0
    OA被引用占比:0.0588...
    英文簡介 期刊介紹 CiteScore數據 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 常見問題

    英文簡介Statistical Applications In Genetics And Molecular Biology期刊介紹

    Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology seeks to publish significant research on the application of statistical ideas to problems arising from computational biology. The focus of the papers should be on the relevant statistical issues but should contain a succinct description of the relevant biological problem being considered. The range of topics is wide and will include topics such as linkage mapping, association studies, gene finding and sequence alignment, protein structure prediction, design and analysis of microarray data, molecular evolution and phylogenetic trees, DNA topology, and data base search strategies. Both original research and review articles will be warmly received.

    期刊簡介Statistical Applications In Genetics And Molecular Biology期刊介紹

    《Statistical Applications In Genetics And Molecular Biology》自2002出版以來,是一本數學優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學研究結果,并為數學各個領域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺,以促進數學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解,或審查多年來某個重要領域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道數學領域的最新進展和新發(fā)現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權威數據庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

    該期刊投稿重要關注點:

    Cite Score數據(2024年最新版)Statistical Applications In Genetics And Molecular Biology Cite Score數據

    • CiteScore:1.2
    • SJR:0.201
    • SNIP:0.102
    學科類別 分區(qū) 排名 百分位
    大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q4 211 / 278

    24%

    大類:Mathematics 小類:Computational Mathematics Q4 147 / 189

    22%

    大類:Mathematics 小類:Genetics Q4 314 / 347

    9%

    大類:Mathematics 小類:Molecular Biology Q4 372 / 410

    9%

    CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

    歷年Cite Score趨勢圖

    中科院SCI分區(qū)Statistical Applications In Genetics And Molecular Biology 中科院分區(qū)

    中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:否
    大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū)
    數學 4區(qū) BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY 生化與分子生物學 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 數學與計算生物學 STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論 4區(qū) 4區(qū) 4區(qū)

    中科院分區(qū)表 是以客觀數據為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據,得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

    中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次,類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始,這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

    歷年中科院分區(qū)趨勢圖

    JCR分區(qū)Statistical Applications In Genetics And Molecular Biology JCR分區(qū)

    2023-2024 年最新版
    按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學科:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY SCIE Q4 301 / 313

    4%

    學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q4 60 / 65

    8.5%

    學科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q3 109 / 168

    35.4%

    按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學科:BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY SCIE Q4 298 / 313

    4.95%

    學科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q4 63 / 65

    3.85%

    學科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q4 159 / 168

    5.65%

    JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區(qū),這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

    歷年影響因子趨勢圖

    投稿常見問題

    通訊方式:GENTHINER STRASSE 13, BERLIN, GERMANY, D-10785。

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