期刊簡介預計審稿時間： 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》(生物數據挖掘)編輯部通訊方式為CAMPUS, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。如果您需要協助投稿或潤稿服務，您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務十年，熟悉發表政策，可為您提供一對一投稿指導，避免您在投稿時頻繁碰壁，節省您的寶貴時間，有效提升發表機率，確保SCI檢索（檢索不了全額退款）。我們視信譽為生命，多方面確保文章安全保密，在任何情況下都不會泄露您的個人信息或稿件內容。