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The 2017 Network Tools and Applications in Biology (NETTAB) workshop: aims, topics and outcomes
Romano, Paolo BioMed Central 2019 p.1-9
An algebraic language for RNA pseudoknots comparison
Quadrini, Michela BioMed Central 2019 p.1-18
Analyzing big datasets of genomic sequences: fast and scalable collection of k-mer statistics
Ferraro Petrillo, Umberto BioMed Central 2019 p.1-14
DecompTumor2Sig: identification of mutational signatures active in individual tumors
Krüger, Sandra BioMed Central 2019 p.1-15
A Dynamic Bayesian Network model for the simulation of Amyotrophic Lateral Sclerosis progression
Zandonà, Alessandro BioMed Central 2019 p.1-11
FEDRO: a software tool for the automatic discovery of candidate ORFs in plants with c →u RNA editing
Fassetti, Fabio BioMed Central 2019 p.1-7
From trash to treasure: detecting unexpected contamination in unmapped NGS data
Sangiovanni, Mara BioMed Central 2019 p.1-12
GenHap: a novel computational method based on genetic algorithms for haplotype assembly
Tangherloni, Andrea BioMed Central 2019 p.1-14
Greedy de novo motif discovery to construct motif repositories for bacterial proteomes
Khakzad, Hamed BioMed Central 2019 p.1-10
Granata, Ilaria BioMed Central 2019 p.1-11
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.