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、保證數據完整性

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性：作者應確保論文的核心內容和創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，以體現個人的學術思考和見解。

《Biodata Mining》雜志創刊于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，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。

《Biodata Mining》雜志中文名稱為：生物數據挖掘。

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。

分區情況：

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

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

Cite Score數據顯示，CiteScore：7.9，SJR：0.958，SNIP：1.413

學科類別

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

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