一、领域背景与期刊定位
2024-2025年计算肝脏病学领域聚焦三大交叉热点：AI驱动的肝病影像组学诊断（如脂肪肝分级的Transformer模型）、肝纤维化进展的多组学网络建模、肝癌靶向药物代谢的计算预测。该领域投稿痛点显著：65%的拒稿源于研究交叉性不足（纯计算无临床应用或纯临床无计算创新）^中科院文献情报中心2025^。
《Computational Hepatology》由Elsevier主办，创刊于2021年，是计算肝脏病学领域的新锐交叉期刊。核心定位为连接计算方法与肝脏疾病临床转化，偏好同时包含计算模型构建与实验/临床验证的原创论文。2024年发文量约180篇，不属于Mega Journal（发文量≥3000篇）。
二、核心数据解析：2025影响因子与分区
（注：2025年JCR数据尚未完全公开，以下为2024年数据并标注改革关联）
| 评价维度 | 具体数据 | 备注（2025年改革关联） |
|---|---|---|
| JCR影响因子（JIF） | 4.8（2024年，2025年暂未更新） | 2025年JIF将剔除撤稿引用，预计波动≤0.2 |
| JCR分区（小类/大类） | 小类：Gastroenterology & Hepatology Q2；大类：Biological Sciences Q2 | 按2024年学科排名（前25%-50%）划分 |
| 中科院分区（小类/大类） | 小类：消化病学与肝脏病学3区；大类：医学3区 | 基于2024年“期刊超越指数”，3区为前30%-50%期刊 |
| 自引率 | 9.5%（2024年） | 远低于20%预警阈值 |
| 审稿周期 | 平均38天（一审），整体录用周期140天 | 来自期刊2025年Author Guidelines |
| APC费用 | 2400美元 | 开放获取模式，提供发展中国家作者50%减免政策 |
- JIF2024较2023年增长12%，因临床转化类论文引用量提升；2025年剔除撤稿引用后影响微小。
- JCR Q2适配青年学者职称晋升（讲师→副教授），中科院3区适合地区级项目申报；自引率安全，无预警风险。
三、投稿核心指南：注意事项与实战技巧
（1）基础注意事项
1. 收稿范围匹配：
- 拒收两类稿件：①纯计算方法无肝脏疾病应用；②纯临床病例分析无计算模型支撑。
- 推荐用JANE工具输入关键词（如“AI+liver fibrosis”）匹配期刊偏好。
2. 格式规范：
- 文档：支持Word/LaTeX，Times New Roman 12号字，1.5倍行距；
- 核心材料：临床数据需提交IRB伦理证明+知情同意书；计算模型需提供GitHub代码链接；
- 参考文献：APA 7th格式，数量40-60条，需引用至少2篇期刊近12个月论文。
3. 费用政策：
- 开放获取（OA）需支付2400美元；发展中国家作者可申请50%减免（需机构证明）。
（2）高阶实战技巧
1. 选题创新提炼：
- 用VOSviewer分析期刊2022-2024年关键词，聚焦“计算×临床痛点”交叉点（如“graph neural network + 肝癌免疫治疗响应预测”）；
- 摘要结尾明确原创性：如“To the best of our knowledge, this is the first study to apply graph attention networks to predict portal hypertension progression using non-invasive imaging data.”
2. Cover Letter撰写：
- 精准称呼主编（从Editorial Board页面获取姓名）；
- 5句话模板：
①领域背景→②研究目标→③核心方法→④关键发现→⑤契合度（引用期刊近期论文）；
- 示例：“Our work aligns with your journal’s focus on computational solutions for liver disease (e.g., your 2024 paper DOI:10.1016/j.comphep.2024.01.005).”
3. 审稿意见回应：
- 采用“问题→回应→修改位置”结构化格式：
- 示例：“Q1: Model interpretability不足 → A1:补充SHAP值分析（Figure S3）→ 修改位置：正文3.2节+补充材料S3”；
- 关键提醒：计算模型需提供可复现代码说明（如“Code available at GitHub: XXX with README”）；引用至少1篇审稿人推荐文献。
四、实例参考与风险提示
成功案例
2024年某团队投稿“基于代谢组学+机器学习的非酒精性脂肪肝进展预测模型”，审稿人提出“模型可解释性不足”，团队补充SHAP值分析并可视化特征重要性，2轮修改后录用（录用周期160天）。
风险预警
1. 可复现性风险：计算类稿件易因代码缺失被拒，需附上完整代码与数据集说明（匿名化临床数据）；
2. 交叉性不足：纯计算论文若未明确肝病应用场景，初审拒稿率达60%；
3. 适配人群：适合计算生物学/生物信息学与肝病临床交叉领域的青年学者（博士/博士后），及中级职称医师（主治医师→副主任医师）。
五、总结与工具包
《Computational Hepatology》是计算肝脏病学领域的优质交叉期刊，以“计算+临床验证”为核心特色，平衡创新性与录用率。
- 数据查询：中科院分区表小程序、Web of Science；
- 投稿辅助：JANE（期刊匹配）、ResearchRabbit（追踪期刊论文）、GitHub（代码存储）；
- 技术支持：期刊官网“Author Resources”提供LaTeX模板、伦理指南及Elsevier语言润色服务。
建议投稿前优先通过期刊官网下载最新Author Guidelines，确保格式与内容完全匹配！