カテゴリー： 世界, 医療/バイオ, Grand View Research

世界の計算生物学市場2023-2030：サービス別（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）、用途別、エンドユーザー別、地域別

【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

Grand View Researchが出版した調査資料（GRV23NOV013）・商品コード：GRV23NOV013
・発行会社（調査会社）：Grand View Research
・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。
・ページ数：120
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール（受注後3営業日）
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：バイオ
◆販売価格オプション（消費税別）
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❖ レポートの概要 ❖

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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❖ レポートの目次 ❖

目次

第1章 方法論と範囲
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 エンドユースセグメント
1.3 調査前提
1.4 情報収集
1.4.1 一次調査
1.5. 情報・データ分析
1.6. 市場構築と検証
1.7. 市場モデル
1.8. グローバル市場：CAGR算出
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. 市場概要
2.2. セグメント概要
2.3. 競争環境概要
第3章 変数、動向、範囲
3.1. 市場系統展望
3.1.1. 親市場展望
3.1.2. 関連/補助市場展望
3.2. 市場動向と展望
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普及拡大
3.3.2. ゲノム研究の進展
3.3.3. 個別化医療への需要増加
3.4. 市場抑制要因分析
3.4.1. 熟練専門家の不足
3.4.2. データプライバシーとセキュリティ上の懸念
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影響分析
第4章 サービス事業分析
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 アプリケーション別ビジネス分析
5.1. 計算生物学市場：アプリケーション別動向分析
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. 標的同定
5.2.2.1. 標的同定市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.2.3. 標的検証
5.2.3.1. 標的検証市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.2.4. リード発見
5.2.4.1. リード発見市場、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. 前臨床薬物開発
5.3.1. 前臨床薬物開発市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.3.2. 薬物動態学
5.3.2.1. 薬物動態学市場、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. 第II相市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.4. 第III相
5.4.4.1. 第III相市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.5. 第IV相
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 用途別ビジネス分析
6.1. 計算生物学市場：用途別動向分析
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. 地域別市場概要
7.2. 北米
7.2.1. 北米計算生物学市場、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. 競争状況
7.2.3. カナダ
7.2.3.1. カナダ計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.2.3.2. 主要国の動向
7.2.3.3. 競争環境
7.3. 欧州
7.3.1. 欧州計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.2. 英国
7.3.2.1. 英国計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.2.2. 主要国の動向
7.3.2.3. 競争状況
7.3.3. ドイツ
7.3.3.1. ドイツ計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.3.2. 主要国の動向
7.3.3.3. 競争環境
7.3.4. スペイン
7.3.4.1. スペイン計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.4.2. 主要国の動向
7.3.4.3. 競争環境
7.3.5. フランス
7.3.5.1. フランス計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.5.2. 主要国の動向
7.3.5.3. 競争状況
7.3.6. イタリア
7.3.6.1. イタリア計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.6.2. 主要国の動向
7.3.6.3. 競争状況
7.3.7. デンマーク
7.3.7.1. デンマーク計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.7.2. 主要国の動向
7.3.7.3. 競争環境
7.3.8. スウェーデン
7.3.8.1. スウェーデン計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.8.2. 主要国の動向
7.3.8.3. 競争環境
7.3.9. ノルウェー
7.3.9.1. ノルウェー計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.9.2. 主要国の動向
7.3.9.3. 競争状況
7.4. アジア太平洋地域
7.4.1. アジア太平洋計算生物学市場、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. 主要国の動向
7.4.2.3. 競争状況
7.4.3. 中国
7.4.3.1. 中国計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.3.2. 主要国の動向
7.4.3.3. 競争状況
7.4.4. インド
7.4.4.1. インド計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.4.2. 主要国の動向
7.4.4.3. 競争状況
7.4.5. 韓国
7.4.5.1. 韓国計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.5.2. 主要国の動向
7.4.5.3. 競争環境
7.4.6. タイ
7.4.6.1. タイ計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.6.2. 主要国の動向
7.4.6.3. 競争環境
7.4.7. オーストラリア
7.4.7.1. オーストラリア計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.7.2. 主要国の動向
7.4.7.3. 競争状況
7.5. ラテンアメリカ
7.5.1. ラテンアメリカ計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.2. ブラジル
7.5.2.1. ブラジル計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.2.2. 主要国の動向
7.5.2.3. 競争状況
7.5.3. メキシコ
7.5.3.1. メキシコ計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.3.2. 主要国の動向
7.5.3.3. 競争状況
7.5.4. アルゼンチン
7.5.4.1. アルゼンチン計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.4.2. 主要国の動向
7.5.4.3. 競争環境
7.6. 中東・アフリカ（MEA）
7.6.1. MEA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. 南アフリカ計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.2.2. 主要国の動向
7.6.2.3. 競争状況
7.6.3. サウジアラビア
7.6.3.1. サウジアラビア計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.3.2. 主要国の動向
7.6.3.3. 競争環境
7.6.4. アラブ首長国連邦（UAE）
7.6.4.1. UAE 計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.4.2. 主要国の動向
7.6.4.3. 競争環境
7.6.5. クウェート
7.6.5.1. クウェート計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.5.2. 主要国の動向
7.6.5.3. 競争状況
第8章 競争環境
8.1. 企業分類
8.2. 戦略マッピング
8.3. 企業の市場シェア／ポジション分析、2022年
8.4. 企業プロファイル／リスト
8.4.1. DNAnexus, Inc.
8.4.1.1. 企業概要
8.4.1.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
8.4.1.3. 製品ベンチマーキング
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. 製品ベンチマーキング
8.4.2.4. 戦略的イニシアチブ
8.4.3. サーモフィッシャーサイエンティフィック社
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. 製品ベンチマーキング
8.4.3.4. 戦略的イニシアチブ
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. 製品ベンチマーキング
8.4.4.4. 戦略的イニシアチブ
8.4.5. コンピュジェン
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. 製品ベンチマーキング
8.4.5.4. 戦略的イニシアチブ
8.4.6. アガニサAI株式会社
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. 製品ベンチマーキング
8.4.6.4. 戦略的イニシアチブ
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. 製品ベンチマーキング
8.4.7.4. 戦略的イニシアチブ
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. 製品ベンチマーキング
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. 製品ベンチマーキング
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. 製品ベンチマーキング
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、生物学的データを解析し、理解するための計算的手法やアルゴリズムを利用する分野です。生物学の情報を数理的、統計的にモデル化し、シミュレーションすることで、さまざまな生物学的プロセスを解析することが可能になります。この分野は、分子生物学、遺伝学、生態学、進化生物学などの多岐にわたる領域と結びついており、広範な研究内容を含んでいます。
計算生物学の主要な概念には、遺伝子の配列解析、構造生物学、システム生物学、進化的解析などがあります。遺伝子配列解析では、DNAやRNAの配列データを解析して、遺伝子の機能や変異の影響を理解します。構造生物学では、タンパク質や核酸の三次元構造をモデル化し、その機能と相互作用を解析することが重点に置かれています。また、システム生物学は、生物システム全体をモデル化し、遺伝子、タンパク質、代謝経路の相互作用を総合的に理解することを目指します。進化的解析は、遺伝子や種の進化の過程を明らかにし、系統樹を作成するなどの方法を用います。

計算生物学の技術には、さまざまな手法が含まれています。これには、機械学習やデータマイニング、ネットワーク解析、シミュレーション技術、分子動力学などがあります。機械学習は、データからパターンを学習し、新たなデータに対する予測を行うために使用されます。例えば、特定の遺伝子変異が疾患に関連しているかどうかを予測するために用いることができます。データマイニングは、大量の生物学的データから有用な情報を引き出すための手法で、パターン認識やクラスタリングを通じて新たな知見を得ることが重要です。

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や分子標的を特定することが重要です。これにより、個別化医療の進展が期待され、患者に最適な治療法の選択を可能にします。また、新薬の開発においても、計算生物学は非常に重要な役割を果たします。薬物の標的となるタンパク質の特定や、薬物の効果を予測するシミュレーションが行われます。生態学においても、計算生物学は種の分布や生態系の動態を解析し、環境変動に対する生物の反応を理解するために活用されます。

これに加え、計算生物学はゲノム編集技術や合成生物学とも密接に関連しています。これらの技術により、特定の遺伝子を改変することが可能になり、計算生物学の手法を用いてその影響を予測することが行われています。CRISPR技術など、遺伝子編集の進展により、計算生物学の重要性はさらに増しています。合成生物学では、新たな生物システムを設計・構築する際に、計算生物学の手法を利用して、適切な遺伝子の選定や全体のシステム設計が行われます。

計算生物学は、今後ますます重要な分野となり、技術の進歩とともにさらなる発展が予想されます。生物学的データが増加する中で、計算的手法を用いた解析は、科学のさまざまな側面で重要な役割を果たしていくことでしょう。今後の研究や技術の進展により、より多くの知見が得られ、医療や環境問題への対応にも寄与することが期待されています。計算生物学は、生物学の進化に欠かせない要素であり、多様な分野の研究者にとって重要なツールとなるでしょう。


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