中科院分區在SCI期刊中具有重要地位，主要體現在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據。高分區期刊通常具有較高的學術聲譽和影響力，科研人員可以根據自己的研究領域和成果水平，選擇合適分區的期刊投稿，提高論文被接受和發表的機會。

學術評價：國內許多高校和科研機構在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區作為重要的評價指標之一。

學術影響力提升：進入中科院分區表是對期刊學術質量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發展中的期刊來說，獲得較好的分區能夠吸引更多優秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《Plos Computational Biology》是一本在生物學領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社Public Library of Science出版，出版地區為：United States。

一、基本信息

創刊時間：2005年
出版周期：Monthly
ISSN：1553-7358，E-ISSN：1553-7358

定位：

PLOS Computational Biology 刊登了具有特殊意義的論文，這些論文通過應用計算方法，進一步加深了我們對各個尺度的生命系統的理解——從分子和細胞到患者群體和生態系統。讀者包括生命科學家和計算科學家，他們可以將這里提出的重要發現提升到新的發現水平。

研究文章必須聲明為屬于相關部分。有關各部分的更多信息，請參閱提交指南。

研究文章應該模擬生物系統的各個方面，展示方法和科學的新穎性，并提供深刻的新生物學見解。

通常，通過計算進行的生物學發現的可靠性和重要性應該通過實驗研究進行驗證和豐富。發表時不需要包含實驗驗證，但應盡可能引用。通過計算對一個適度的生物學發現進行實驗驗證并不能使手稿適合 PLOS Computational Biology。

專門指定為方法論文的研究文章應描述已證明具有特殊重要性的杰出方法，或有望提供新的生物學見解。該方法必須已被廣泛采用，或有望被廣大用戶廣泛采用。只有當這些增強功能帶來卓越的新功能時，才會考慮對現有已發布方法的增強。

二、內容特色

內容特色：文章風格兼顧專業性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

主要學科：生物學-生化研究方法。
覆蓋范圍：該刊發文范圍涵蓋BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS等領域。

四、學術影響力與評價

影響因子與分區：《Plos Computational Biology》雜志的影響因子為3.8 ，JCR分區：Q1區，中科院分區：大類學科：生物學，分區：2區，小類學科：BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS生化研究方法，分區：2區。

發文量與Gold OA占比：年發文量：637，Gold OA文章占比：99.67%。