カテゴリ： Grand View Research, 世界, 医療/バイオ

計算生物学のグローバル市場2023-2030：データベース、インフラストラクチャ・ハードウェア、ソフトウェアプラットフォーム

■ 英語タイトル：Computational Biology Market Size, Share & Trends Analysis Report By Service (Database, Infrastructure & Hardware, Software Platform), By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

調査会社Grand View Research社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：GRV23NOV013）■ 発行会社/調査会社：Grand View Research
■ 商品コード：GRV23NOV013
■ 発行日：2023年9月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
■ 調査対象地域：グローバル
■ 産業分野：バイオ
■ ページ数：120
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール（受注後3営業日）
■ 販売価格オプション（消費税別）
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*** レポート概要（サマリー）***

計算生物学市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界の計算生物学市場規模は2030年までに132.5億米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）は13.17%に達すると予測されています。癌研究分野での研究開発投資の増加、個別化医薬品の需要の増加、創薬開発の増加が市場成長に寄与すると予測されています。さらに、バイオテクノロジー産業における進歩の増加と人工知能技術の採用は、予測期間中の市場成長をさらに促進するでしょう。

遺伝子解析における先端技術の採用拡大が、計算生物学市場の成長を促進しています。例えば、2023年1月、Qiagen Digital Insights（QDI）は、超高速次世代シーケンス（NGS）解析用に設計された強化製品を発表しました。この革新的なソリューションにより、クラウドコンピューティング費用1米ドルで、わずか25分以内に全ゲノムを処理することが可能になります。これにより、研究者は全ゲノムシーケンス（WGS）、全エクソームシーケンス（WES）、大規模パネルシーケンスなど、さまざまなシーケンスアプローチから得られたデータを効率的に解析・解釈できるようになると予想されます。したがって、予測期間中の市場成長を促進すると予想されます。

さらに、クリプトポリタンが2023年9月に発表した記事によると、大きな進展として、浦項科学技術大学（POSTECH）の科学者が、臨床試験の前であっても新薬が承認される可能性を推定するために機械学習を使用したという発見をEBioMedicineジャーナルで共有しました。これは、臨床試験時の薬剤の失敗率を理解するのに役立つと期待されています。このように、技術の進歩の高まりは、予測期間における市場の成長を促進すると予想されます。

しかし、生物学的システムの複雑さと、この分野における熟練した専門家の不足が、市場の成長を妨げると予想されます。生物学的システムは非常に複雑で、その挙動を正確にモデル化することは困難であり、熟練した訓練を受けた専門家の存在が必要です。多くの生物学的プロセスには複雑なネットワークや相互作用が関与しているため、解析の複雑さがさらに増し、計算による予測の信頼性が低くなるケースもあります。

計算生物学市場レポートハイライト

- サービス別では、ソフトウェア＆プラットフォーム分野が2022年に39.06％のシェアを獲得して市場を席巻し、予測期間中に最も速いCAGRで成長すると予測されています。この背景には、創薬および医薬品開発の増加、個別化医薬品の需要拡大があります。

- 用途別では、臨床試験分野が2022年に26.84%のシェアで市場を支配しました。これは主に、この分野における研究開発イニシアチブの増加によるものです。

- 最終用途別では、産業分野が2022年に62.10%の最大シェアを占めました。これは、創薬、標的同定、仮想スクリーニング、薬物動態モデリングなどの用途における研究活動の増加に起因しています。

- 2022年には、北米が48.93%のシェアで市場を支配しました。これらにより、同地域の計算生物学市場は予測期間中に拡大すると予想されます。

第1章 調査方法・範囲
第2章 エグゼクティブサマリー
第3章 変数・傾向・範囲
第4章 世界の計算生物学市場：サービス別ビジネス分析
第5章 世界の計算生物学市場：用途別ビジネス分析
第6章 世界の計算生物学市場：エンドユーザー別ビジネス分析
第7章 世界の計算生物学市場：地域別ビジネス分析
第8章 競争状況

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*** レポート目次（コンテンツ）***

目次

第1章 調査方法と範囲
1.1. 市場セグメンテーションと範囲
1.2. 市場定義
1.2.1. サービスセグメント
1.2.2. アプリケーションセグメント
1.2.3. エンドユーザーセグメント
1.3. 調査の前提条件
1.4. 情報入手
1.4.1. 一次調査
1.5. 情報またはデータ分析
1.6. 市場の定式化と検証
1.7. 市場モデル
1.8. 世界市場：CAGRの計算
1.9. 目的
1.9.1. 目的1
1.9.2. 目的2
1.9.3. 目的3
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場スナップショット
2.2. セグメントスナップショット
2.3.競争環境スナップショット
第3章 変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場系統の見通し
3.1.1. 親市場の見通し
3.1.2. 関連／補助市場の見通し
3.2. 市場のトレンドと見通し
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. バイオインフォマティクス技術の導入拡大
3.3.2. ゲノム研究の進歩
3.3.3. 個別化医療の需要増加
3.4. 市場制約分析
3.4.1. 熟練した専門家の不足
3.4.2. データプライバシーとセキュリティに関する懸念
3.5. ビジネス環境分析
3.5.1. PESTEL分析
3.5.2. ポーターの5つの力分析
3.5.3. COVID-19の影響分析
第4章 サービスビジネス分析
4.1.計算生物学市場：サービス動向分析
4.2. データベース
4.2.1. データベース市場、2018年～2030年（百万米ドル）
4.3. インフラストラクチャ＆ハードウェア
4.3.1. インフラストラクチャ＆ハードウェア、2018年～2030年（百万米ドル）
4.4. ソフトウェアプラットフォーム
4.4.1. ソフトウェアプラットフォーム市場、2018年～2030年（百万米ドル）
第5章 アプリケーションビジネス分析
5.1. 計算生物学市場：アプリケーション動向分析
5.2. 創薬・疾患モデリング
5.2.1. 創薬・疾患モデリング市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.2.2. ターゲット同定
5.2.2.1. ターゲット同定市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.2.3.ターゲット検証
5.2.3.1. ターゲット検証市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.2.4. リード探索
5.2.4.1. リード探索市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.2.5. リード最適化
5.2.5.1. リード最適化市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.3. 前臨床医薬品開発
5.3.1. 前臨床医薬品開発市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.3.2. 薬物動態
5.3.2.1. 薬物動態市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.3.3. 薬力学
5.3.3.1.薬力学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4. 臨床試験
5.4.1. 臨床試験市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.2. フェーズI
5.4.2.1. フェーズI市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.3. フェーズII
5.4.3.1. フェーズII市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.4. フェーズIII
5.4.4.1. フェーズIII市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.5. フェーズIV
5.4.5.1. フェーズIV市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.5. 計算ゲノミクス
5.5.1.計算ゲノミクス市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.6. 計算プロテオミクス
5.6.1. 計算プロテオミクス市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.7. その他
5.7.1. その他市場、2018年～2030年（百万米ドル）
第6章 エンドユースビジネス分析
6.1. 計算生物学市場：エンドユース動向分析
6.2. 学術研究
6.2.1. 学術研究市場、2018年～2030年（百万米ドル）
6.3. 産業
6.3.1. 産業市場、2018年～2030年（百万米ドル）
第7章 地域別ビジネス分析
7.1. 地域別市場スナップショット
7.2. 北米
7.2.1.北米の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.2.2. 米国
7.2.2.1. 米国の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.2.2.2. 主要国の動向
7.2.2.3. 競争シナリオ
7.2.3. カナダ
7.2.3.1. カナダの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.2.3.2. 主要国の動向
7.2.3.3. 競争シナリオ
7.3. 欧州
7.3.1. 欧州の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.2. 英国
7.3.2.1.英国の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.2.2. 主要国別動向
7.3.2.3. 競争シナリオ
7.3.3. ドイツ
7.3.3.1. ドイツの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.3.2. 主要国別動向
7.3.3.3. 競争シナリオ
7.3.4. スペイン
7.3.4.1. スペインの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.4.2. 主要国別動向
7.3.4.3. 競争シナリオ
7.3.5. フランス
7.3.5.1.フランスの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.5.2. 主要国別動向
7.3.5.3. 競争シナリオ
7.3.6. イタリア
7.3.6.1. イタリアの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.6.2. 主要国別動向
7.3.6.3. 競争シナリオ
7.3.7. デンマーク
7.3.7.1. デンマークの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.7.2. 主要国別動向
7.3.7.3. 競争シナリオ
7.3.8. スウェーデン
7.3.8.1.スウェーデンの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.8.2. 主要国動向
7.3.8.3. 競争シナリオ
7.3.9. ノルウェー
7.3.9.1. ノルウェーの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.9.2. 主要国動向
7.3.9.3. 競争シナリオ
7.4. アジア太平洋地域
7.4.1. アジア太平洋地域の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.2. 日本
7.4.2.1. 日本の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.2.2. 主要国動向
7.4.2.3.競争シナリオ
7.4.3. 中国
7.4.3.1. 中国の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.3.2. 主要国の動向
7.4.3.3. 競争シナリオ
7.4.4. インド
7.4.4.1. インドの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.4.2. 主要国の動向
7.4.4.3. 競争シナリオ
7.4.5. 韓国
7.4.5.1. 韓国の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.5.2. 主要国の動向
7.4.5.3. 競争シナリオ
7.4.6.タイ
7.4.6.1. タイの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.6.2. 主要国動向
7.4.6.3. 競争シナリオ
7.4.7. オーストラリア
7.4.7.1. オーストラリアの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.7.2. 主要国動向
7.4.7.3. 競争シナリオ
7.5. ラテンアメリカ
7.5.1. ラテンアメリカの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.2. ブラジル
7.5.2.1. ブラジルの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.2.2.主要国動向
7.5.2.3. 競争シナリオ
7.5.3. メキシコ
7.5.3.1. メキシコの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.3.2. 主要国動向
7.5.3.3. 競争シナリオ
7.5.4. アルゼンチン
7.5.4.1. アルゼンチンの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.4.2. 主要国動向
7.5.4.3. 競争シナリオ
7.6. MEA（中米・中東・アフリカ）
7.6.1. MEAの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.2. 南アフリカ
7.6.2.1.南アフリカの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.2.2. 主要国動向
7.6.2.3. 競争シナリオ
7.6.3. サウジアラビア
7.6.3.1. サウジアラビアの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.3.2. 主要国動向
7.6.3.3. 競争シナリオ
7.6.4. UAE
7.6.4.1. UAEの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.4.2. 主要国動向
7.6.4.3. 競争シナリオ
7.6.5. クウェート
7.6.5.1.クウェートの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.5.2. 主要国の動向
7.6.5.3. 競争シナリオ
第8章 競争環境
8.1. 企業分類
8.2. 戦略マッピング
8.3. 企業市場シェア／ポジション分析（2022年）
8.4. 企業プロファイル／上場
8.4.1. DNAnexus, Inc.
8.4.1.1. 会社概要
8.4.1.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.1.3. 製品ベンチマーク
8.4.1.4. 戦略的取り組み
8.4.2. Illumina, Inc.
8.4.2.1. 会社概要
8.4.2.2.財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.2.3. 製品ベンチマーク
8.4.2.4. 戦略的取り組み
8.4.3. Thermo Fisher Scientific, Inc.
8.4.3.1. 会社概要
8.4.3.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.3.3. 製品ベンチマーク
8.4.3.4. 戦略的取り組み
8.4.4. Schrödinger, Inc.
8.4.4.1. 会社概要
8.4.4.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.4.3. 製品ベンチマーク
8.4.4.4. 戦略的取り組み
8.4.5. Compugen
8.4.5.1. 会社概要
8.4.5.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.5.3. 製品ベンチマーク
8.4.5.4. 戦略的取り組み
8.4.6. Aganitha AI Inc.
8.4.6.1. 会社概要
8.4.6.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.6.3. 製品ベンチマーク
8.4.6.4. 戦略的取り組み
8.4.7. Genedata AG
8.4.7.1. 会社概要
8.4.7.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.7.3.製品ベンチマーク
8.4.7.4. 戦略的取り組み
8.4.8. QIAGEN
8.4.8.1. 会社概要
8.4.8.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.8.3. 製品ベンチマーク
8.4.8.4. 戦略的取り組み
8.4.9. SIMULATIONS PLUS
8.4.9.1. 会社概要
8.4.9.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.9.3. 製品ベンチマーク
8.4.9.4. 戦略的取り組み
8.4.10. Fios Genomics
8.4.10.1. 会社概要
8.4.10.2.財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.10.3. 製品ベンチマーク
8.4.10.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Market Definitions
1.2.1. Service Segment
1.2.2. Application Segment
1.2.3. End-use Segment
1.3. Research Assumptions
1.4. Information Procurement
1.4.1. Primary Research
1.5. Information or Data Analysis
1.6. Market Formulation & Validation
1.7. Market Model
1.8. Global Market: CAGR Calculation
1.9. Objectives
1.9.1. Objective 1
1.9.2. Objective 2
1.9.3. Objective 3
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Segment Snapshot
2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent Market Outlook
3.1.2. Related/Ancillary Market Outlook
3.2. Market Trends and Outlook
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Growing Adoption Of Bioinformatics Technology
3.3.2. Advancements In Genomic Research
3.3.3. Increasing Demand For Personalized Medicines
3.4. Market Restraint Analysis
3.4.1. Lack of Skilled Professional
3.4.2. Data Privacy And Security Concerns
3.5. Business Environment Analysis
3.5.1. PESTEL Analysis
3.5.2. Porter’s Five Forces Analysis
3.5.3. COVID-19 Impact Analysis
Chapter 4. Service Business Analysis
4.1. Computational Biology Market: Service Movement Analysis
4.2. Databases
4.2.1. Databases Market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.3. Infrastructure & Hardware
4.3.1. Infrastructure & Hardware, 2018 - 2030 (USD Million)
4.4. Software Platform
4.4.1. Software Platform Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Application Business Analysis
5.1. Computational Biology Market: Application Movement Analysis
5.2. Drug Discovery & Disease Modelling
5.2.1. Drug Discovery & Disease Modelling Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.2.2. Target Identification
5.2.2.1. Target Identification Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.2.3. Target Validation
5.2.3.1. Target Validation Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.2.4. Lead Discovery
5.2.4.1. Lead Discovery Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.2.5. Lead Optimization
5.2.5.1. Lead Optimization Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.3. Preclinical Drug Development
5.3.1. Preclinical Drug Development Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.3.2. Pharmacokinetics
5.3.2.1. Pharmacokinetics Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.3.3. Pharmacodynamics
5.3.3.1. Pharmacodynamics Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4. Clinical Trials
5.4.1. Clinical Trials Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4.2. Phase I
5.4.2.1. Phase I Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4.3. Phase II
5.4.3.1. Phase II Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4.4. Phase III
5.4.4.1. Phase III Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4.5. Phase IV
5.4.5.1. Phase IV Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.5. Computational Genomics
5.5.1. Computational Genomics Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.6. Computational Proteomics
5.6.1. Computational Proteomics Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.7. Others
5.7.1. Others Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. End-use Business Analysis
6.1. Computational Biology Market: End-use Movement Analysis
6.2. Academic & Research
6.2.1. Academic & Research Market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.3. Industrial
6.3.1. Industrial Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Regional Business Analysis
7.1. Regional Market Snapshot
7.2. North America
7.2.1. North America Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.2.2. U.S.
7.2.2.1. U.S. Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.2.2.2. Key Country Dynamics
7.2.2.3. Competitive Scenario
7.2.3. Canada
7.2.3.1. Canada Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.2.3.2. Key Country Dynamics
7.2.3.3. Competitive Scenario
7.3. Europe
7.3.1. Europe Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3.2. UK
7.3.2.1. UK Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3.2.2. Key Country Dynamics
7.3.2.3. Competitive Scenario
7.3.3. Germany
7.3.3.1. Germany Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3.3.2. Key Country Dynamics
7.3.3.3. Competitive Scenario
7.3.4. Spain
7.3.4.1. Spain Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3.4.2. Key Country Dynamics
7.3.4.3. Competitive Scenario
7.3.5. France
7.3.5.1. France Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3.5.2. Key Country Dynamics
7.3.5.3. Competitive Scenario
7.3.6. Italy
7.3.6.1. Italy Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3.6.2. Key Country Dynamics
7.3.6.3. Competitive Scenario
7.3.7. Denmark
7.3.7.1. Denmark Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3.7.2. Key Country Dynamics
7.3.7.3. Competitive Scenario
7.3.8. Sweden
7.3.8.1. Sweden Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3.8.2. Key Country Dynamics
7.3.8.3. Competitive Scenario
7.3.9. Norway
7.3.9.1. Norway Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3.9.2. Key Country Dynamics
7.3.9.3. Competitive Scenario
7.4. Asia Pacific
7.4.1. Asia-Pacific Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.4.2. Japan
7.4.2.1. Japan Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.4.2.2. Key Country Dynamics
7.4.2.3. Competitive Scenario
7.4.3. China
7.4.3.1. China Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.4.3.2. Key Country Dynamics
7.4.3.3. Competitive Scenario
7.4.4. India
7.4.4.1. India Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.4.4.2. Key Country Dynamics
7.4.4.3. Competitive Scenario
7.4.5. South Korea
7.4.5.1. South Korea Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.4.5.2. Key Country Dynamics
7.4.5.3. Competitive Scenario
7.4.6. Thailand
7.4.6.1. Thailand Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.4.6.2. Key Country Dynamics
7.4.6.3. Competitive Scenario
7.4.7. Australia
7.4.7.1. Australia Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.4.7.2. Key Country Dynamics
7.4.7.3. Competitive Scenario
7.5. Latin America
7.5.1. Latin America Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.5.2. Brazil
7.5.2.1. Brazil Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.5.2.2. Key Country Dynamics
7.5.2.3. Competitive Scenario
7.5.3. Mexico
7.5.3.1. Mexico Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.5.3.2. Key Country Dynamics
7.5.3.3. Competitive Scenario
7.5.4. Argentina
7.5.4.1. Argentina Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.5.4.2. Key Country Dynamics
7.5.4.3. Competitive Scenario
7.6. MEA
7.6.1. MEA Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.6.2. South Africa
7.6.2.1. South Africa Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.6.2.2. Key Country Dynamics
7.6.2.3. Competitive Scenario
7.6.3. Saudi Arabia
7.6.3.1. Saudi Arabia Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.6.3.2. Key Country Dynamics
7.6.3.3. Competitive Scenario
7.6.4. UAE
7.6.4.1. UAE Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.6.4.2. Key Country Dynamics
7.6.4.3. Competitive Scenario
7.6.5. Kuwait
7.6.5.1. Kuwait Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.6.5.2. Key Country Dynamics
7.6.5.3. Competitive Scenario
Chapter 8. Competitive Landscape
8.1. Company Categorization
8.2. Strategy Mapping
8.3. Company Market Share/Position Analysis, 2022
8.4. Company Profiles/Listing
8.4.1. DNAnexus, Inc.
8.4.1.1. Company Overview
8.4.1.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.1.3. Product Benchmarking
8.4.1.4. Strategic Initiatives
8.4.2. Illumina, Inc.
8.4.2.1. Company Overview
8.4.2.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.2.3. Product Benchmarking
8.4.2.4. Strategic Initiatives
8.4.3. Thermo Fisher Scientific, Inc.
8.4.3.1. Company Overview
8.4.3.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.3.3. Product Benchmarking
8.4.3.4. Strategic Initiatives
8.4.4. Schrödinger, Inc.
8.4.4.1. Company Overview
8.4.4.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.4.3. Product Benchmarking
8.4.4.4. Strategic Initiatives
8.4.5. Compugen
8.4.5.1. Company Overview
8.4.5.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.5.3. Product Benchmarking
8.4.5.4. Strategic Initiatives
8.4.6. Aganitha AI Inc.
8.4.6.1. Company Overview
8.4.6.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.6.3. Product Benchmarking
8.4.6.4. Strategic Initiatives
8.4.7. Genedata AG
8.4.7.1. Company Overview
8.4.7.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.7.3. Product Benchmarking
8.4.7.4. Strategic Initiatives
8.4.8. QIAGEN
8.4.8.1. Company Overview
8.4.8.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.8.3. Product Benchmarking
8.4.8.4. Strategic Initiatives
8.4.9. SIMULATIONS PLUS
8.4.9.1. Company Overview
8.4.9.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.9.3. Product Benchmarking
8.4.9.4. Strategic Initiatives
8.4.10. Fios Genomics
8.4.10.1. Company Overview
8.4.10.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.10.3. Product Benchmarking
8.4.10.4. Strategic Initiatives
※参考情報

計算生物学は、生物学的データの収集、解析、モデル化のために計算技術を利用する学問領域です。この分野は、遺伝情報、生化学的反応、細胞機能、進化など、広範囲にわたる生物学的現象の理解を深めるための強力な手法を提供します。特に、次世代シーケンシング技術の進歩により、大量の生物データを迅速に生成できるようになり、その解析には計算生物学が不可欠です。
計算生物学の主な概念には、バイオインフォマティクス、システム生物学、進化生物学、構造生物学などが含まれます。バイオインフォマティクスは、生物学的データの整理や解析を行うための手法やアルゴリズムを開発する分野です。システム生物学は、生物システムの複雑性を理解し、モデル化することを目指します。進化生物学では、進化の過程や系統樹の解析が重要視され、構造生物学はタンパク質や他の生体分子の構造を解析します。

計算生物学にはいくつかの種類があります。遺伝子データの解析に焦点をあてる遺伝子解析、ゲノムの構造や機能を研究するゲノム生物学、そしてタンパク質の構造や機能に関する研究を行うプロテオミクスなどがあります。また、メタボロミクスやトランスクリプトミクスといった分野もあり、これらはそれぞれ代謝物や遺伝子発現の解析に特化しています。

計算生物学の用途は多岐にわたります。医療分野では、疾患の原因となる遺伝子変異の特定や新薬のスクリーニングに利用されることが増えています。特に癌や遺伝性疾患に関する研究では、個々の患者のゲノム情報を基にした精密医療が進展しています。また、農業分野では、遺伝子改良や作物の耐性向上を目指す研究においても計算生物学が活用されています。さらに、環境科学の分野でも、微生物の遺伝子解析を通じて生態系の理解が深まりつつあります。

計算生物学では、様々な関連技術が使用されています。例えば、マシンラーニングや人工知能の手法がデータ解析に応用され、パターン認識や予測モデルの構築に役立っています。また、高スループットシーケンシング技術は、大量の遺伝子情報を瞬時に収集するための基盤となり、そのデータ解析には計算生物学の手法が必要です。さらに、統計学や数学的モデリングも重要な役割を果たしており、データの解釈や仮説の検証に不可欠です。

計算生物学は、他の学問分野との連携がますます重要になっています。生物学者、情報科学者、数学者が協力することで、より複雑な生物現象の理解が進むでしょう。今後も、この分野の進展は、医療、農業、環境科学などのさまざまな領域で重要な役割を果たすと期待されています。

これからの計算生物学は、さらなる技術革新と共に進化し、新しい知見をもたらすでしょう。生物学的データの増加とその解析手法の進歩があいまって、私たちの生命科学の理解は大きく向上していくと考えられます。


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    ※当市場調査資料(GRV23NOV013 )"計算生物学のグローバル市場2023-2030：データベース、インフラストラクチャ・ハードウェア、ソフトウェアプラットフォーム" (英文：Computational Biology Market Size, Share & Trends Analysis Report By Service (Database, Infrastructure & Hardware, Software Platform), By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030)はGrand View Research社が調査・発行しており、H&Iグローバルリサーチが販売します。

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