生物数据挖掘 SCIE

期刊简介预计审稿时间： 23 Weeks

BioData Mining is an open access, open peer-reviewed journal encompassing research on all aspects of data mining applied to high-dimensional biological and biomedical data, focusing on computational aspects of knowledge discovery from large-scale genetic, transcriptomic, genomic, proteomic, and metabolomic data.

Topical areas include, but are not limited to:

-Development, evaluation, and application of novel data mining and machine learning algorithms.

-Adaptation, evaluation, and application of traditional data mining and machine learning algorithms.

-Open-source software for the application of data mining and machine learning algorithms.

-Design, development and integration of databases, software and web services for the storage, management, retrieval, and analysis of data from large scale studies.

-Pre-processing, post-processing, modeling, and interpretation of data mining and machine learning results for biological interpretation and knowledge discovery.

BioData Mining 是一本开放获取、开放的同行评审期刊，涵盖了应用于高维生物和生物医学数据的数据挖掘的各个方面的研究，重点研究从大规模遗传、转录组、基因组、蛋白质组和代谢组数据中发现知识的计算方面。

主题领域包括但不限于：

-新型数据挖掘和机器学习算法的开发、评估和应用。

-传统数据挖掘和机器学习算法的调整、评估和应用。

-用于数据挖掘和机器学习算法应用的开源软件。

-设计、开发和集成数据库、软件和 Web 服务，用于存储、管理、检索和分析来自大规模研究的数据。

-数据挖掘和机器学习结果的预处理、后处理、建模和解释，用于生物解释和知识发现。

《Biodata Mining》(生物数据挖掘)编辑部通讯方式为CAMPUS, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。如果您需要协助投稿或润稿服务，您可以咨询我们的客服老师。我们专注于期刊投稿服务十年，熟悉发表政策，可为您提供一对一投稿指导，避免您在投稿时频繁碰壁，节省您的宝贵时间，有效提升发表机率，确保SCI检索（检索不了全额退款）。我们视信誉为生命，多方面确保文章安全保密，在任何情况下都不会泄露您的个人信息或稿件内容。