《Biodata Mining》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：生物學， 分區：3區； 小類學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY數學與計算生物學， 分區：2區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Biodata Mining》雜志是一本專注于數學與計算生物學領域的國際期刊，由BioMed Central?出版，創刊于2008年，出版周期為1 issue/year。

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。

《Biodata Mining》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為4，顯示出其在數學與計算生物學學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q1

按JIF指標學科分區，在學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中為Q1，排名：8 / 65，百分位：88.5%；

按JCI指標學科分區，在學科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY中為Q1，排名：10 / 65，百分位：85.38%；

《Biodata Mining》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 23 Weeks ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：100.00%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：7.9，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：23，年發文量：32篇

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