1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
3.1. アプリケーション別スニペット
3.2. ツール別スニペット
3.3. サービス別スニペット
3.4. エンドユーザー別スニペット
3.5. 地域別スニペット
4. ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1. 創薬プロセスの研究活動の増加
4.1.1.2. YY社
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. 計算ツールを操作する熟練したリソースの不足
4.1.2.2. YY
4.1.3. 機会
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
5.5. 償還分析
5.6. 特許分析
5.7. SWOT分析
5.8. DMI意見
6. COVID-19分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID以前のシナリオ
6.1.2. COVID中のシナリオ
6.1.3. COVID後のシナリオ
6.2. COVID中の価格ダイナミクス-19
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. 用途別
7.1. はじめに
7.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, アプリケーション別
7.1.2. 市場魅力度指数：用途別
7.2. 細胞・生体シミュレーション*市場
7.2.1. はじめに
7.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
7.3. 創薬と疾患モデリング
7.4. 前臨床医薬品開発
7.5. 臨床試験
7.6. 人体シミュレーションソフトウェア
8. ツール別
8.1. はじめに
8.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)、ツール別
8.1.2. 市場魅力度指数（ツール別
8.2. データベース
8.2.1. はじめに
8.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
8.3. インフラ
8.4. 分析ソフトウェアとサービス
9. サービス別
9.1. はじめに
9.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）, サービス別
9.1.2. 市場魅力度指数, サービス別
9.2. インハウス
9.2.1. イントロダクション
9.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.3. 契約
10. エンドユーザー別
10.1. はじめに
10.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）, エンドユーザー別
10.1.2. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
10.2. 学術・研究*市場
10.2.1. はじめに
10.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
10.3. 工業用
10.4. 商業用
10.5. その他
11. 地域別
11.1. はじめに
11.1.1. 地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
11.1.2. 市場魅力度指数、地域別
11.2. 北米
11.2.1. 序論
11.2.2. 主な地域別動向
11.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
11.2.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、ツール別
11.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.2.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
11.2.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 国別
11.2.7.1. 米国
11.2.7.2. カナダ
11.2.7.3. メキシコ
11.3. ヨーロッパ
11.3.1. はじめに
11.3.2. 主な地域別動向
11.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
11.3.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、ツール別
11.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.3.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
11.3.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 国別
11.3.7.1. ドイツ
11.3.7.2. イギリス
11.3.7.3. フランス
11.3.7.4. イタリア
11.3.7.5. スペイン
11.3.7.6. その他のヨーロッパ
11.4. 南米
11.4.1. はじめに
11.4.2. 地域別主要市場
11.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
11.4.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、ツール別
11.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.4.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
11.4.7. 市場規模分析およびYoY成長率分析(%)、国別
11.4.7.1. ブラジル
11.4.7.2. アルゼンチン
11.4.7.3. その他の南米地域
11.5. アジア太平洋
11.5.1. はじめに
11.5.2. 主な地域別ダイナミクス
11.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
11.5.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、ツール別
11.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.5.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
11.5.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 国別
11.5.7.1. 中国
11.5.7.2. インド
11.5.7.3. 日本
11.5.7.4. オーストラリア
11.5.7.5. その他のアジア太平洋地域
11.6. 中東・アフリカ
11.6.1. 序論
11.6.2. 主な地域別動向
11.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
11.6.4. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、ツール別
11.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.6.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
12. 競争環境
12.1. 競争シナリオ
12.2. 市場ポジショニング／シェア分析
12.3. M&A分析
13. 企業プロフィール
13.1. シミュレーション・プラス社
13.1.1. 会社概要
13.1.2. 製品ポートフォリオと内容
13.1.3. 財務概要
13.1.4. 主な展開
13.2. インシリコバイオテクノロジー
13.3. コンピュジェン社
13.4. サータラ
13.5. ニンバス・セラピューティクス
13.6. アトス・セラピューティクス
13.7. サーモフィッシャーサイエンティフィック
13.8. シュレーディンガー社
13.9. フィオス・ゲノミクス
13.10. イルミナ社
リストは網羅的ではない
14. 付録
14.1. イルミナについて
14.2. お問い合わせ
| ※参考情報 計算生物学とは、生物学的データの解析と解釈に計算手法や数学的モデルを用いる学際的な分野です。生物学のさまざまな側面を理解するために、情報科学や統計学、数学の手法が駆使されています。計算生物学は、遺伝子やタンパク質の構造、機能、相互作用を解析するために、データを生成し、解釈する手段として重要な役割を果たしています。 計算生物学には、大きく分けていくつかの種類があります。まず、ゲノム解析に関係する分野があります。これには、配列アセンブリや遺伝子発現解析が含まれ、次世代シーケンシング技術の普及により急速に発展しています。これらの技術を用いることで、遺伝子の変異や遺伝的背景を解析することができ、新たな疾患の理解や治療法の開発へとつながります。 次に、構造生物学においては、タンパク質の立体構造を予測し、その機能を解明するための計算手法が活用されています。これには、分子動力学シミュレーションやDocking（結合予測）技術が含まれ、薬剤設計などに応用されています。タンパク質の相互作用や複雑な生物学的経路をモデル化することで、より効率的な薬剤の開発が期待されています。 さらに、システム生物学という分野もあります。システム生物学では、生物学的なシステム全体を理解するために、数学的モデルやコンピュータシミュレーションを用います。細胞内のネットワークや経路を解析することで、細胞の動態や反応を定量的に把握することができ、病気のメカニズムを解明する助けとなります。 計算生物学の用途は非常に多岐にわたります。医療分野においては、個別化医療の実現に向けた基盤として利用されています。患者の遺伝情報をもとに、効果的な治療法を選択することが可能になり、新しい治療戦略の立案が進んでいます。また、疾患のバイオマーカーの探索にも計算生物学は重要で、早期診断や予防に寄与しています。 農業分野においても、計算生物学は大いに役立っています。植物の遺伝子改良に関する研究や、農作物の病害抵抗性の解析に利用され、持続可能な農業の実現に向けた技術の発展が期待されます。また、動物の育種や家畜の健康管理においても、遺伝情報の解析を通して効果的な管理が行われています。 関連技術には、ビッグデータ解析、高性能計算、人工知能（AI）などが挙げられます。生物学的なデータは膨大であり、高速なデータ処理と解析が求められるため、コンピュータ技術の進化が不可欠です。特に、機械学習や深層学習といったAI技術は、パターン認識や予測において革命的な進展をもたらしており、遺伝子発現の解析や疾患予測においてもその応用が進んでいます。 計算生物学は今後ますます重要な分野として注目されており、新たな技術革新が進むことで、さまざまな生物学的課題に対処する手段を提供しています。生物学の基本的な理論を支持するだけでなく、実際の医学や農業などの現場に応用され、生命科学全般に革新をもたらす可能性を秘めています。これにより、私たちの健康や環境に貢献する新たな知見や技術が生まれることが期待されています。計算生物学は、生物学の理解を深め、より良い未来を形成するための重要なツールであり、今後の発展に大きな期待が寄せられています。 |
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