PLOS Computational Biology投稿要求及格式模板

PLOS Computational Biology作为计算生物学界的开放获取期刊，由Public Library of Science精心打造。该期刊聚焦于发表那些能够深刻揭示生命系统复杂本质的高影响力研究论文、综述及评论，内容广泛涉及生物网络建模、计算神经科学以及系统生物学等多个前沿学科领域。

期刊高度重视计算方法在解析生物内在机制、促进学科交叉融合中的关键作用，并借助开放获取的出版策略，积极推动全球学术界的交流与合作。在投稿要求方面，期刊强调研究需具备鲜明的原创性、计算方法的创新性以及重要的生物学意义，同时要求投稿者严格遵循PLOS的格式规范。

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期刊基本信息

期刊名称：PLOS Computational Biology
主办单位：Public Library of Science (PLOS)
创刊年份：2005年
出版周期：连续出版（在线发布）
国际标准刊号（ISSN）：1553-7358 (online)
影响因子/分区：3.6（2024年），中国科学院2区（生物学-生化研究方法-数学与计算生物学）

期刊定位与宗旨

定位：
PLOS Computational Biology是面向计算生物学领域的国际权威开放获取期刊，目标读者包括计算生物学家、生物信息学家、系统生物学家及跨学科研究者。期刊聚焦于利用计算方法揭示生物系统复杂性，涵盖从分子到生态的广泛研究领域，致力于推动生物学与计算科学的融合。

宗旨：
期刊致力于发表计算生物学领域的最新研究成果，通过开放获取模式促进全球学术交流，推动生物系统建模、数据分析及算法创新的进步，为生命科学提供新洞见。期刊强调研究的透明性、可重复性及跨学科应用价值。

收录范围与主题

收录范围：

• Research Article：原创研究（8-12页），展示重大计算生物学突破或跨学科洞见。
• Methods：介绍新计算方法或工具（6-10页），需验证生物学应用。
• Software：描述开源软件（4-8页），需提供代码及应用案例。
• Review：综述文章（8-12页），总结计算生物学进展，需编辑邀请。
• Perspective：观点文章（1-3页），讨论计算生物学趋势，需编辑邀请。
• Editorial：编辑评论（1-2页），介绍期刊或专题，需编辑邀请。
• Correspondence：针对已发表文章的学术回应，需编辑批准。

主题领域：

• 生物网络建模（如基因调控网络、蛋白质相互作用网络）
• 计算神经科学
• 系统生物学
• 生物信息学与大数据分析
• 机器学习在生物学中的应用
• 分子动力学与结构生物学
• 生态与演化建模

编委会与编辑团队

编委会组成：
PLOS Computational Biology的编委会由全球计算生物学领域的顶尖学者组成，包括主编、副主编及编委。主编通常为计算生物学或生物信息学领域的权威专家，如主编Ruth Nussinov（计算生物学，国家癌症研究所）。编委涵盖生物网络建模、机器学习及系统生物学专家，来自麻省理工学院、斯坦福大学、中国科学院等机构。编委职责包括审稿指导、专题策划及学术监督。

编辑团队：
编辑团队由专业科学编辑组成，具有计算生物学、生物信息学或相关领域的博士学位及丰富编辑经验。团队负责初审、协调同行评审、确保出版质量，并提供投稿咨询。编辑部通过ploscompbiol@plos.org与作者沟通，确保高效审稿流程。

审稿流程与周期

审稿流程：

• 初审：编辑部评估稿件的科学意义、原创性及与期刊定位的匹配度，约3-5天。
• 同行评审：通过初审的稿件分配给2-3位领域专家进行双盲评审，评估方法、数据及结论的严谨性。
• 终审：编辑综合审稿意见决定接受、修订或拒绝，作者需逐点回应审稿意见。
• 修订：允许多轮修订，需在规定时间内（通常4-8周）提交修订稿。

审稿周期：

• 初审：3-5天
• 同行评审：3-6周
• 从投稿到首次决定：平均6-8周
• 从接受到在线发布：约2-4周（官网数据）

投稿要求与指南

投稿要求：

• 文章长度：Research Article建议8-12页，Methods/Software建议6-10页，无严格上限，需精炼。
• 格式：使用PLOS模板（Word），支持DOC、DOCX、RTF或PDF，单栏，Arial或Times New Roman，11号字，双倍行距。
• 图表：嵌入正文，修订稿需单独上传高分辨率文件（≥300 DPI，TIFF或EPS）。图表标题置于下方，10号字，图例≤150字，建议色盲友好颜色（如蓝/黄）。
• 公式：居中，右对齐编号，如 (1)，文中称为“equation (1)”。
• 数据可用性：所有文章需公开数据集，存放在Dryad、figshare、Zenodo等，提供DOI，符合FAIR原则。
• 代码可用性：涉及算法或处理的需提供代码（如GitHub链接）或补充信息。
• 伦理声明：涉及人类或动物数据的需提供伦理委员会批准编号，遵循《赫尔辛基宣言》或动物伦理指南。
• Cover letter：说明研究的创新性、计算生物学意义及适合《PLOS Computational Biology》的理由。
  示例：
  Dear Editor,
  We submit our manuscript, "Modeling Gene Regulatory Networks," which develops a novel algorithm for network inference. This work advances computational biology by improving prediction accuracy, fitting PLOS Computational Biology's mission.

投稿指南：

• 通过Editorial Manager提交。
• 注册并关联ORCID，指定通信作者。
• Review/Perspective/Editorial需先提交提案至ploscompbiol@plos.org（标题、300字摘要、大纲、目标读者群）。
• 上传PLOS模板稿件、cover letter、图表（单独文件）、补充信息。
• 提供利益冲突声明、数据/代码可用性声明、伦理声明。
• 推荐3-5位审稿人（可选，提供姓名、邮箱、理由）。
• 跟踪审稿状态，修订稿需提交Word文件及逐点回应。
• 联系ploscompbiol@plos.org查询状态或申请APC减免。

出版质量与影响力

出版质量：
PLOS Computational Biology采用严格的编辑流程，包括专业校对、格式审查及图表优化，确保文章科学严谨、排版清晰。所有文章遵循开放获取标准，数据和代码透明，增强可重复性。编辑团队与作者合作，提供语言润色建议（如AJE服务），确保文本清晰易读。

影响力：

• 数据库收录：被PubMed、Scopus、Web of Science、DOAJ等收录。
• 影响因子：4.7（2023年，LetPub），JCR Q1区，中国科学院1区。
• 引用：文章广泛被计算生物学、生物信息学及系统生物学领域引用，特别是在生物网络建模和机器学习应用方面。
• 开放获取：所有文章免费获取，扩大全球影响力，支持知识共享。

特色栏目与活动

特色栏目：

• Methods：介绍新计算方法或工具，需验证生物学应用。
• Software：展示开源软件，需提供代码及案例。
• Ten Simple Rules：提供计算生物学研究或职业发展的实用指南（如“Ten Simple Rules for Network Modeling”）。
• Education：分享计算生物学教学资源或课程设计。

学术活动：

• 期刊与ISCB（国际计算生物学学会）合作，举办年度会议（如ISMB/ECCB），提供投稿作者展示平台。
• 支持在线研讨会，聚焦生物网络建模、机器学习等热点。
• 鼓励社区博客（PLOS Biologue）投稿，分享研究故事或技术洞见。

读者服务与互动

读者服务：

• 电子版下载：所有文章通过官网免费下载（PDF、HTML）。
• 邮件订阅：提供新刊通知及专题更新订阅（https://plos.org/subscribe）。
• RSS推送：支持RSS订阅最新文章及公告。
• 数据访问：所有文章数据集公开，存储于Dryad、figshare等，附DOI。

读者互动：

• 鼓励通过官网评论系统（https://ploscompbiol.org/comments）发表意见。
• 接受读者来信（Correspondence），讨论已发表文章，需编辑批准。
• 通过社交媒体（@PLOSCompBiol）与读者互动，分享研究亮点。

联系方式与订阅信息

联系方式：

• 邮箱：ploscompbiol@plos.org
• 电话：+1 (415) 624-1200（PLOS总部）
• 在线客服：https://plos.org/contact/
• 投稿系统：https://ploscompbiol.msubmit.net

订阅信息：

• 期刊为全开放获取，无需订阅，所有文章免费阅读。
• APC为2,500美元（2025年），无资助研究可申请减免，联系ploscompbiol@plos.org。
• 提供机构合作计划，详情见https://www.plos.org/publish/fees/.

最后

PLOS Computational Biology作为计算生物学开放获取领域的期刊，凭借其发表的高影响力研究、深度综述以及对生物网络建模、计算神经科学等前沿方向的聚焦，有力推动了生命系统复杂性解析的跨越式发展。本文将紧扣期刊官网的最新要求，结合生物网络建模的典型案例，对论文的构成要素、投稿流程以及相关注意事项进行详尽解析，旨在为计算生物学领域的研究者提供精准、实用的写作与投稿指引。