Bioinformatics

Bioinformatics

生物信息学

  • 2区 中科院分区
  • Q1 JCR分区

期刊简介

《Bioinformatics》是由Oxford University Press出版社于1998年创办的英文国际期刊(ISSN: 1367-4803,E-ISSN: 1460-2059),该期刊长期致力于生化研究方法领域的创新研究,主要研究方向为生物-生化研究方法。作为SCI、SCIE收录期刊(JCR分区 Q1,中科院 2区),本刊采用OA未开放获取模式(OA占比0.4168...%),以发表生化研究方法领域等方向的原创性研究为核心(研究类文章占比99.23%%)。凭借严格的同行评审与高效编辑流程,期刊年载文量精选控制在649篇,确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of ScienceWeb of Science、Scopus等国际权威数据库,为学者提供推动生物领域高水平交流平台。

投稿咨询

投稿提示

Bioinformatics审稿周期约为约1.8个月。该刊近年未被列入国际预警名单,年发文量约649篇,录用竞争适中,主题需确保紧密契合生物前沿。投稿策略提示:避开学术会议旺季投稿以缩短周期,语言建议专业润色提升可读性。

  • 生物 大类学科
  • English 出版语言
  • 是否预警
  • SCI、SCIE 期刊收录
  • 649 发文量

中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布)

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学
2区
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程与应用微生物 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学
2区 2区 1区

期刊分区表(2025年3月升级版)

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学
3区
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程与应用微生物 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学
3区 3区 3区

期刊分区表(2023年12月升级版)

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学
3区
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程与应用微生物
2区 2区 3区

期刊分区表(2022年12月升级版)

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学
3区
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程与应用微生物
2区 3区 3区

期刊分区表(2021年12月升级版)

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
生物学
3区
BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 生化研究方法 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY 生物工程与应用微生物
2区 2区 3区

JCR分区

2025-2026年最新版

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 11 / 85

87.6

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q1 40 / 180

78.1

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 7 / 67

90.3

学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 4 / 85

95.88

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q1 12 / 180

93.61

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 5 / 67

93.28

2024-2025年最新版

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 8 / 86

91.3

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q1 23 / 177

87.3

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 8 / 67

88.8

学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 6 / 86

93.6

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q1 16 / 177

91.24

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 5 / 67

93.28

2023-2024年最新版

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 11 / 85

87.6

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q1 38 / 174

78.4

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 7 / 65

90

学科:BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS SCIE Q1 6 / 85

93.53

学科:BIOTECHNOLOGY & APPLIED MICROBIOLOGY SCIE Q1 15 / 174

91.67

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 8 / 65

88.46

CiteScore(2026年6月最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore:11.1 SJR:2.527 SNIP:1.792
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q1 8 / 303

97%

大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q1 9 / 212

95%

大类:Mathematics 小类:Computational Theory and Mathematics Q1 15 / 203

92%

大类:Mathematics 小类:Biochemistry Q1 48 / 448

89%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 119 / 1022

88%

大类:Mathematics 小类:Molecular Biology Q1 58 / 414

86%

期刊发文

  • AutoGERN: single-cell RNA-seq gene regulatory network inference via explicit link modeling and adaptive architecture

    Author: Wang, Jiacheng; Chen, Yaojia; Zou, Quan; Luo, Ximei

    Journal: BIOINFORMATICS. 2026; Vol. 42, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btag143

  • Enhancing mutation impact prediction in protein-protein interactions through interpretable graph-based multi-level feature interaction

    Author: Wu, Shiwei; Xu, Nan; Xin, Xiaohui; Zhang, Min; Liu, Haoliang; Zhu, Hongjia; Wei, Zhenyu; Zhao, Chengkui; Yu, Lei; Feng, Weixing

    Journal: BIOINFORMATICS. 2026; Vol. 42, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btag150

  • SA2E: spatial-aware auto-encoder for cell type deconvolution of spatial transcriptomics dat

    Author: Ma, Yaxiong; Dou, Zengfa; Zha, Yuhong; Ma, Xiaoke

    Journal: BIOINFORMATICS. 2026; Vol. 42, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btag133

  • DrugBLIP: exploring the protein-molecule interaction mechanisms with a multi-task learning graph transforme

    Author: Wang, Rubo; Gao, Xingyu; Zhao, Peilin

    Journal: BIOINFORMATICS. 2026; Vol. 42, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btag069

  • A novel deep learning-driven framework for improving lncRNA comprehensive annotation with LncADeep 2.

    Author: Zhou, Yiyan; Hou, Jiaheng; Xie, Haoling; Lin, Nuoshi; Yang, Cheng; Yin, Hengchuang; Ding, Wanqiu; Zhu, Huaiqiu

    Journal: BIOINFORMATICS. 2026; Vol. 42, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btag162

  • DeepLMI: deep feature mining with a globally enhanced graph convolutional network for robust lncRNA-miRNA interaction predictio

    Author: Huang, Zhijian; Chen, Kai; Wang, Xianshu; Wang, Junheng; Shen, Siyuan; Zhang, Yuanpeng; Wu, Min; Deng, Lei

    Journal: BIOINFORMATICS. 2026; Vol. 42, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btag145

  • NumMolFormer: an explicit functional group number-guided framework for structure-based drug desig

    Author: Zeng, Zhicun; Wu, Yifan; Lu, Zhangli; Li, Min

    Journal: BIOINFORMATICS. 2026; Vol. 42, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btag164

  • MAISNet: a multi-species integrated graph neural network for acetylcholinesterase inhibitor screenin

    Author: Shao, Dan; Liang, Shengjie; Xiong, Yucong; Liang, Guangmin

    Journal: BIOINFORMATICS. 2026; Vol. 42, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1093/bioinformatics/btag153