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Plos Computational Biology
  • 中科院分区：2区
  • JCR分区：Q1
  • CiteScore ：7.1

Plos Computational BiologySCIE

国际简称：PLOS COMPUT BIOL 中文名称：Plos 计算生物学

Plos Computational Biology杂志是一本Environmental Science-Ecology应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志，由Public Library of Science出版，该期刊创刊于2005年，出版周期为Monthly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区2区，显示出其卓越的学术水平和影响力。

  • ISSN：1553-7358

  • 出版地区：United States

  • 出版周期：Monthly

  • E-ISSN：1553-7358

  • 创刊时间：2005

  • 出版语言：English

  • 是否OA：开放

  • 预计审稿时间： 32 Weeks

  • 影响因子：3.8

  • 是否预警：否

  • 研究方向：Environmental Science,Ecology

  • 年发文量：637

  • 研究类文章占比：98.90%

  • Gold OA文章占比：99.67%

  • H-index：138

  • 出版国人文章占比：0.04

  • 开源占比：0.9896

  • 文章自引率：0.0465...

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杂志简介 期刊指数 中科院分区表 JCR 分区 CiteScore 分区 文章摘录 相关杂志

杂志简介

PLOS Computational Biology 刊登了具有特殊意义的论文，这些论文通过应用计算方法，进一步加深了我们对各个尺度的生命系统的理解——从分子和细胞到患者群体和生态系统。读者包括生命科学家和计算科学家，他们可以将这里提出的重要发现提升到新的发现水平。

研究文章必须声明为属于相关部分。有关各部分的更多信息，请参阅提交指南。

研究文章应该模拟生物系统的各个方面，展示方法和科学的新颖性，并提供深刻的新生物学见解。

通常，通过计算进行的生物学发现的可靠性和重要性应该通过实验研究进行验证和丰富。发表时不需要包含实验验证，但应尽可能引用。通过计算对一个适度的生物学发现进行实验验证并不能使手稿适合 PLOS Computational Biology。

专门指定为方法论文的研究文章应描述已证明具有特殊重要性的杰出方法，或有望提供新的生物学见解。该方法必须已被广泛采用，或有望被广大用户广泛采用。只有当这些增强功能带来卓越的新功能时，才会考虑对现有已发布方法的增强。

值得一提的是，Plos Computational Biology已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Monthly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q1评级。此外，其CiteScore指数达到7.1，该期刊2023年的影响因子达到3.8，再次验证了其优秀学术水平。

Plos Computational Biology是一本开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了生物学-BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

中科院分区表

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
否 否 生物学 2区
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学
2区 2区

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：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 15 / 85

82.9%
学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 11 / 65

83.8%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 15 / 85

82.94%
学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 12 / 65

82.31%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
7.1 1.652 1.085
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Modeling and Simulation Q1 32 / 324

90%
大类：Mathematics 小类：Ecology, Evolution, Behavior and Systematics Q1 87 / 721

88%
大类：Mathematics 小类：Computational Theory and Mathematics Q1 23 / 176

87%
大类：Mathematics 小类：Ecology Q1 63 / 461

86%
大类：Mathematics 小类：Genetics Q2 97 / 347

72%
大类：Mathematics 小类：Cellular and Molecular Neuroscience Q2 34 / 97

65%
大类：Mathematics 小类：Molecular Biology Q2 163 / 410

60%

文章摘录

  • SurvivalPath:A R package for conducting personalized survival path mapping based on time-series survival data Author: Shen, Lujun; Mo, Jinqing; Yang, Changsheng; Jiang, Yiquan; Ke, Liangru; Hou, Dan; Yan, Jingdong; Zhang, Tao; Fan, Weijun Journal: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010830
  • A dual graph neural network for drug-drug interactions prediction based on molecular structure and interactions Author: Ma, Mei; Lei, Xiujuan Journal: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010812
  • HiSV: A control-free method for structural variation detection from Hi-C data Author: Li, Junping; Gao, Lin; Ye, Yusen Journal: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010760
  • A new model of Notch signalling: Control of Notch receptor cis-inhibition via Notch ligand dimers Author: Chen, Daipeng M.; Forghany, Zary; Liu, Xinxin M.; Wang, Haijiang; Merks, Roeland M. H. M.; Baker, David Journal: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY. 2023; Vol. 19, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010169
  • MGAE-DC: Predicting the synergistic effects of drug combinations through multi-channel graph autoencoders Author: Zhang, Peng; Tu, Shikui Journal: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY. 2023; Vol. 19, Issue 3, pp. -. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010951
  • PCB: A pseudotemporal causality-based Bayesian approach to identify EMT-associated regulatory relationships of AS events and RBPs during breast cancer progression Author: Sun, Liangjie; Qiu, Yushan; Ching, Wai-Ki; Zhao, Pu; Zou, Quan Journal: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY. 2023; Vol. 19, Issue 3, pp. -. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010939
  • Bioinspired figure-ground discrimination via visual motion smoothing Author: Wu, Zhihua; Guo, Aike Journal: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY. 2023; Vol. 19, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1011077
  • Diverse role of NMDA receptors for dendritic integration of neural dynamics Author: Tang, Yuanhong; Zhang, Xingyu; An, Lingling; Yu, Zhaofei; Liu, Jian K. Journal: PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY. 2023; Vol. 19, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1011019

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