理论生物学杂志
理论生物学杂志杂志简介
- 出版商：Academic Press Inc.
- 出版语言：Multi-Language
- TOP期刊：否
- 出版地区：UNITED STATES
- 是否预警：否
- 是否OA：未开放
- 出版周期：Semimonthly
- 出版年份：1961
- 中文名称：理论生物学杂志
- 是否OA：未开放
理论生物学杂志（国际简称J THEOR BIOL，英文名称Journal Of Theoretical Biology）是一本未开放获取（OA）国际期刊，自1961年创刊以来，始终站在数学研究的前沿。该期刊致力于发表在数学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势，为数学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准，对于任何形式的抄袭行为，无论是文字还是图形，一旦查实，均可能导致稿件被拒绝。
近年来，来自USA、CHINA MAINLAND、England、Japan、France、Canada、Australia、GERMANY (FED REP GER)、India、Italy等国家和地区的研究者在《Journal Of Theoretical Biology》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富，包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型，旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。
在过去几年中，该期刊保持了稳定的发文量和综述量，具体数据如下：
2014年：发表文章423篇、2015年：发表文章477篇、2016年：发表文章439篇、2017年：发表文章382篇、2018年：发表文章414篇、2019年：发表文章355篇、2020年：发表文章260篇、2021年：发表文章284篇、2022年：发表文章225篇、2023年：发表文章160篇。这些数据反映了期刊在全球数学领域的影响力和活跃度，同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Journal Of Theoretical Biology》将继续致力于推动数学领域的知识传播和科学进步，为全球数学问题的解决贡献力量。
期刊指数
- 影响因子：1.9
- 文章自引率：0.05
- Gold OA文章占比：34.91%
- CiteScore：4.2
- 年发文量：160
- 开源占比：0.1717
- SJR指数：0.553
- H-index：139
- SNIP指数：0.705
- OA被引用占比：0.0907...
- 出版国人文章占比：0.1
WOS期刊SCI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：BIOLOGY | SCIE | Q2 | 52 / 109 |
52.8% |
| 学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q3 | 36 / 65 |
45.4% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：BIOLOGY | SCIE | Q2 | 48 / 109 |
56.42% |
| 学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q3 | 36 / 65 |
45.38% |
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 | 数学 4区 |
BIOLOGY
生物学
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
数学与计算生物学
4区
4区
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 4.2 | 0.553 | 0.705 |
|
学术指标分析
影响因子和CiteScore
自引率
影响因子：指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高，代表着期刊的影响力越大 。
CiteScore：该值越高，代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用，因此该期刊的影响力也越高。
自引率：是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例，可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。
年发文量：是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标，年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉，从而吸引更多的优质稿件。
期刊互引关系
| 序号 | 引用他刊情况 | 引用次数 |
| 1 | J THEOR BIOL | 1037 |
| 2 | P NATL ACAD SCI USA | 592 |
| 3 | NATURE | 496 |
| 4 | SCIENCE | 399 |
| 5 | PLOS ONE | 362 |
| 6 | BIOINFORMATICS | 283 |
| 7 | B MATH BIOL | 212 |
| 8 | PHYS REV E | 210 |
| 9 | NUCLEIC ACIDS RES | 186 |
| 10 | J MATH BIOL | 183 |
| 序号 | 被他刊引用情况 | 引用次数 |
| 1 | J THEOR BIOL | 1037 |
| 2 | SCI REP-UK | 564 |
| 3 | B MATH BIOL | 297 |
| 4 | PHYS REV E | 289 |
| 5 | PLOS COMPUT BIOL | 268 |
| 6 | MATH BIOSCI ENG | 267 |
| 7 | PHYSICA A | 245 |
| 8 | PLOS ONE | 207 |
| 9 | J MATH BIOL | 201 |
| 10 | GENOMICS | 194 |
高引用文章
- Identification of protein subcellular localization via integrating evolutionary and physicochemical information into Chou's general PseAAC引用次数：42
- Identifying 5-methylcytosine sites in RNA sequence using composite encoding feature into Chou's PseKNC引用次数：27
- SPrenylC-PseAAC: A sequence-based model developed via Chou's 5-steps rule and general PseAAC for identifying S-prenylation sites in proteins引用次数：26
- iMethyl-STTNC: Identification of N-6-methyladenosine sites by extending the idea of SAAC into Chou's PseAAC to formulate RNA sequences引用次数：24
- Self-binding peptides: Binding-upon-folding versus folding-upon-binding引用次数：23
- iRNA-PseKNC(2methyl): Identify RNA 2 '-O-methylation sites by convolution neural network and Chou's pseudo components引用次数：21
- Mathematical modeling of tumor-immune cell interactions引用次数：18
- Predicting protein submitochondrial locations by incorporating the pseudo-position specific scoring matrix into the general Chou's pseudo-amino acid composition引用次数：17
- DPP-PseAAC: A DNA-binding protein prediction model using Chou's general PseAAC引用次数：17
- iMem-2LSAAC: A two-level model for discrimination of membrane proteins and their types by extending the notion of SAAC into chou's pseudo amino acid composition引用次数：16
