關于《Biodata Mining》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據(jù)具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。

SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：

一、AI輔助論文的使用限制

禁止生成核心內容、禁止署名、保證數(shù)據(jù)完整性

二、AI輔助的用途

語言潤色，文獻綜述，圖表推薦

三、建議與策略

1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態(tài)度和要求。

2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。

3.保持學術誠信與原創(chuàng)性：作者應確保論文的核心內容和創(chuàng)新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現(xiàn)個人的學術思考和見解。

《Biodata Mining》雜志創(chuàng)刊于2008年，國際標準簡稱為BIODATA MIN，ISSN號：1756-0381，E-ISSN號：1756-0381。

該雜志由BioMed Central出版，出版周期為1 issue/year，出版語言為English。作為一本專注于MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY領域的學術期刊，它被國際權威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。

《Biodata Mining》雜志中文名稱為：生物數(shù)據(jù)挖掘。

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(yī)學數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘的各個方面的研究，重點研究從大規(guī)模遺傳、轉錄組、基因組、蛋白質組和代謝組數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識的計算方面。

主題領域包括但不限于：

-新型數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法的開發(fā)、評估和應用。

-傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法的調整、評估和應用。

-用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法應用的開源軟件。

-設計、開發(fā)和集成數(shù)據(jù)庫、軟件和 Web 服務，用于存儲、管理、檢索和分析來自大規(guī)模研究的數(shù)據(jù)。

-數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)。

分區(qū)情況：

在中科院最新升級版分區(qū)表中，該雜志在大類學科生物學中位于3區(qū)，小類學科MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY數(shù)學與計算生物學中位于2區(qū)。

JCR分區(qū)信息按JIF指標學科分區(qū)，該雜志在MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY領域為Q1。

Cite Score數(shù)據(jù)顯示，CiteScore：7.9，SJR：0.958，SNIP：1.413

學科類別

大類：Mathematics，小類：Computational Mathematics，分區(qū)：Q1，排名：11 / 189，百分位：94%； 大類：Mathematics，小類：Computational Theory and Mathematics，分區(qū)：Q1，排名：17 / 176，百分位：90%；

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