1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要産業動向
5 世界の計算生物学市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 用途別市場構成
6.1 細胞・生体シミュレーション
6.1.1 市場動向
6.1.2 主要セグメント
6.1.2.1 コンピューテーショナルゲノミクス
6.1.2.2 計算プロテオミクス
6.1.2.3 ファーマコゲノミクス
6.1.2.4 その他
6.1.3 市場予測
6.2 創薬と疾患モデリング
6.2.1 市場動向
6.2.2 主要セグメント
6.2.2.1 ターゲット同定
6.2.2.2 ターゲットバリデーション
6.2.2.3 リード探索
6.2.2.4 リードの最適化
6.2.3 市場予測
6.3 前臨床医薬品開発
6.3.1 市場動向
6.3.2 主要セグメント
6.3.2.1 薬物動態学
6.3.2.2 薬力学
6.3.3 市場予測
6.4 臨床試験
6.4.1 市場動向
6.4.2 主要セグメント
6.4.2.1 フェーズI
6.4.2.2 フェーズII
6.4.2.3 フェーズIII
6.4.3 市場予測
6.5 人体シミュレーションソフトウェア
6.5.1 市場動向
6.5.2 市場予測
7 サービス別市場内訳
7.1 インハウス
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 受託
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 エンドユース別市場
8.1 アカデミック
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 製薬業界
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 商業
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
9 地域別市場内訳
9.1 北米
9.1.1 米国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 欧州
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 中南米
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東・アフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場内訳
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 長所
10.3 弱点
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターズファイブフォース分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の程度
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレーヤー
14.3 主要企業のプロフィール
Certara
Chemical Computing Group ULC
Compugen Ltd
Dassault Systèmes
Genedata AG
Insilico Biotechnology AG
Instem plc
Nimbus Therapeutics LLC
Schrödinger Inc. and Simulations Plus Inc.
| ※参考情報 計算生物学は、生物学的データを解析・解釈するための計算手法や数学的モデルを用いた学問分野です。この分野は、分子生物学、遺伝学、ゲノム解析、細胞生物学などと密接に関係しており、大量の生物学的データを処理・解析するためにコンピュータ技術と統計学を活用しています。 計算生物学の主な目的は、生物学的問題を解決するための効果的なツールを提供し、実験による発見を補完または促進することです。具体的には、遺伝子の機能を理解したり、進化の過程を解析したり、疾病の原因を突き止めたりする際に重要な役割を果たします。また、データの解析方法やシミュレーション技術を用いて、生物学的現象のモデル化を行うことも含まれます。 計算生物学にはいくつかの種類があります。まず、比較ゲノミクスは異なる生物のゲノムを比較することで進化の過程や遺伝子の機能を理解するための手法です。次に、システム生物学は、生物システムのネットワークと相互作用を数学的にモデル化し、動的挙動を理解しようとするアプローチです。また、構造生物学は、蛋白質や核酸の三次元構造を解析し、それらの機能との関連を明らかにしようとします。さらに、分子シミュレーションは、分子の動態を計算し、生物学的プロセスの理解に役立てる技術です。 計算生物学の用途は多岐にわたります。ゲノム解析を通じて新たな遺伝子の同定や機能の解明、疾患に関連する変異の特定、薬剤の開発や再利用などに活用されます。特に、がん研究や感染症研究においては、個々の患者に適した治療法を見つけるために、個別化医療の実現にも寄与しています。また、環境生物学や生態学においても、さまざまな生物種の分布や相互作用を解析するために利用されています。 計算生物学は、多くの関連技術と密接に結びついています。ビッグデータ分析やクラウドコンピューティングは、生物学的データの処理に不可欠な要素であり、蓄積された膨大なデータを効率的に管理、分析するために活用されています。機械学習や人工知能は、パターン認識や予測モデルの構築に用いられ、生物学的データの解釈をさらに進化させています。自然言語処理技術も、文献からの情報抽出や自動要約に利用され、研究者が必要な情報を迅速に得る手助けをします。 今後、計算生物学はますます重要性を増していくと予測されており、特にデジタルヘルスや合成生物学の分野においてその可能性は大きいです。新たな技術の開発やデータ解析手法の進化により、生命科学の理解が深まることが期待されています。計算生物学は、現代の生物学研究において不可欠な役割を果たしており、将来的にはさらなるイノベーションを推進する源泉となるでしょう。 |
*** 計算生物学の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・計算生物学の世界市場規模は？
→IMARC社は2023年の計算生物学の世界市場規模を58億米ドルと推定しています。
・計算生物学の世界市場予測は？
→IMARC社は2032年の計算生物学の世界市場規模を283億米ドルと予測しています。
・計算生物学市場の成長率は？
→IMARC社は計算生物学の世界市場が2024年～2032年に年平均18.8%成長すると展望しています。
・世界の計算生物学市場における主要プレイヤーは？
→「Certara、Chemical Computing Group ULC、Compugen Ltd、Dassault Systèmes、Genedata AG、Insilico Biotechnology AG、Instem plc、Nimbus Therapeutics LLC、Schrödinger Inc.、Simulations Plus Inc.など ...」を計算生物学市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
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