PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY《公共科学图书馆：计算生物学》 （官网投稿）

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生物学-BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS生化研究方法；MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY数学与计算生物学。涵盖的主题范围包括但不限于：【生物大分子】：专注于预测大分子在健康或疾病状态下的结构、相互作用、动力学及行为的分析方法与开发。重点领域包括但不限于：大分子结构、提供新生物学见解的机器学习应用、动力学、组装过程、折叠与相互作用。【细胞生物学与生理学】：对生理学及疾病相关的分子、细胞和器官系统进行建模与分析，常涉及跨尺度整合。重点领域包括但不限于：细胞行为的分子调控；多细胞行为；系统药理学；发育生物学；以及多系统调控。【流行病学与公共卫生】：采用基于过程的方法来理解和模拟疾病在人群中的分布与决定因素。重点领域包括但不限于：传染病建模；因果推断；基于仿真的疾病进展及干预措施影响研究。【进化、生态学与行为学】：通过数学模型与计算分析的开发与应用，理解不同尺度的生态与进化过程。本栏目欢迎专注于生态系统模式及生物圈的研究，以及群落生态学、种群动态、物种共存和种群生存力分析等更广泛的探索。重点领域包括但不限于：群体集体行为的涌现；进化博弈论；生态网络；生态位建模；以及物种相互作用和群落组装的机制。【基因组学、表观基因组学与蛋白质组学】：专注于组学数据的分析方法及其应用，揭示从基因到蛋白质的信息流，并为发育、疾病与治疗提供路线图。重点领域包括但不限于：新算法开发；基准测试方法；生物标志物识别；以及多组学整合。【免疫学与微生物学】：通过数学模型、计算机模拟和计算分析的开发与应用，定量理解病原体与免疫系统之间的相互作用。重点领域包括但不限于：微生物生态学与系统生物学；病毒动力学；药代动力学/药效动力学模型；计算免疫学；分子流行病学。【神经科学】：运用数学模型和模拟研究神经系统如何处理信息以及理解大脑功能。重点领域包括但不限于：认知、学习与记忆、行为、感觉系统、生物力学与生物动力学，以及提供生物学见解的神经网络研究。【系统生物学】：通过对复杂且常为多模态的实验数据进行整合建模与分析，以理解复杂的生物系统。重点领域包括但不限于：器官系统与生物力学；应用于生物系统数据的新多模态方法；相互作用组分的整合研究；网络生物学及复杂反馈与调控系统建模；系统药理学；以及计算图像分析。