1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Computational Biology Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Application
6.1 Cellular and Biological Simulation
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Key Segments
6.1.2.1 Computational Genomics
6.1.2.2 Computational Proteomics
6.1.2.3 Pharmacogenomics
6.1.2.4 Others
6.1.3 Market Forecast
6.2 Drug Discovery and Disease Modelling
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Key Segments
6.2.2.1 Target Identification
6.2.2.2 Target Validation
6.2.2.3 Lead Discovery
6.2.2.4 Lead Optimization
6.2.3 Market Forecast
6.3 Preclinical Drug Development
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Key Segments
6.3.2.1 Pharmacokinetics
6.3.2.2 Pharmacodynamics
6.3.3 Market Forecast
6.4 Clinical Trials
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Key Segments
6.4.2.1 Phase I
6.4.2.2 Phase II
6.4.2.3 Phase III
6.4.3 Market Forecast
6.5 Human Body Simulation Software
6.5.1 Market Trends
6.5.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Services
7.1 In-house
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Contract
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by End Use
8.1 Academics
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Pharmaceutical Industry
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Commercial
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Region
9.1 North America
9.1.1 United States
9.1.1.1 Market Trends
9.1.1.2 Market Forecast
9.1.2 Canada
9.1.2.1 Market Trends
9.1.2.2 Market Forecast
9.2 Asia-Pacific
9.2.1 China
9.2.1.1 Market Trends
9.2.1.2 Market Forecast
9.2.2 Japan
9.2.2.1 Market Trends
9.2.2.2 Market Forecast
9.2.3 India
9.2.3.1 Market Trends
9.2.3.2 Market Forecast
9.2.4 South Korea
9.2.4.1 Market Trends
9.2.4.2 Market Forecast
9.2.5 Australia
9.2.5.1 Market Trends
9.2.5.2 Market Forecast
9.2.6 Indonesia
9.2.6.1 Market Trends
9.2.6.2 Market Forecast
9.2.7 Others
9.2.7.1 Market Trends
9.2.7.2 Market Forecast
9.3 Europe
9.3.1 Germany
9.3.1.1 Market Trends
9.3.1.2 Market Forecast
9.3.2 France
9.3.2.1 Market Trends
9.3.2.2 Market Forecast
9.3.3 United Kingdom
9.3.3.1 Market Trends
9.3.3.2 Market Forecast
9.3.4 Italy
9.3.4.1 Market Trends
9.3.4.2 Market Forecast
9.3.5 Spain
9.3.5.1 Market Trends
9.3.5.2 Market Forecast
9.3.6 Russia
9.3.6.1 Market Trends
9.3.6.2 Market Forecast
9.3.7 Others
9.3.7.1 Market Trends
9.3.7.2 Market Forecast
9.4 Latin America
9.4.1 Brazil
9.4.1.1 Market Trends
9.4.1.2 Market Forecast
9.4.2 Mexico
9.4.2.1 Market Trends
9.4.2.2 Market Forecast
9.4.3 Others
9.4.3.1 Market Trends
9.4.3.2 Market Forecast
9.5 Middle East and Africa
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Breakup by Country
9.5.3 Market Forecast
10 SWOT Analysis
10.1 Overview
10.2 Strengths
10.3 Weaknesses
10.4 Opportunities
10.5 Threats
11 Value Chain Analysis
12 Porters Five Forces Analysis
12.1 Overview
12.2 Bargaining Power of Buyers
12.3 Bargaining Power of Suppliers
12.4 Degree of Competition
12.5 Threat of New Entrants
12.6 Threat of Substitutes
13 Price Analysis
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 Certara
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.1.3 Financials
14.3.2 Chemical Computing Group ULC
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.3 Compugen Ltd
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.3.3 Financials
14.3.4 Dassault Systèmes
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.4.3 Financials
14.3.5 Genedata AG
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.6 Insilico Biotechnology AG
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.7 Instem plc
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.7.3 Financials
14.3.8 Nimbus Therapeutics LLC
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.9 Schrödinger Inc.
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.9.3 Financials
14.3.10 Simulations Plus Inc.
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.10.3 Financials
| ※参考情報 計算生物は、生物学的データの解析と理解を行うために、計算的手法や数学的モデルを利用する学問領域です。この分野は分子生物学、遺伝学、進化生物学、神経生物学など様々な生物学の分野と関連しています。計算生物は、膨大な生物学的データを処理し、パターンを見つけたり、予測を行ったりするために不可欠な技術となっています。 計算生物の中心的な概念には、データの取得、処理、解析、そして結果の解釈が含まれます。特に、DNAシーケンシング技術の進展により、遺伝情報の取得が格段に容易になり、生物学研究におけるビッグデータの重要性が増しています。このようなデータは、ゲノム解析、プロテオーム解析、メタボローム解析など、さまざまなレベルでの生物学的情報を提供します。 計算生物の種類にはいくつかのアプローチがあり、主に以下のようなものが挙げられます。まず、バイオインフォマティクスは、バイオロジーとコンピュータサイエンスを融合させたもので、主にDNAやタンパク質の配列解析が行われます。ゲノム解析や遺伝子発現解析、構造生物学におけるタンパク質の立体構造解析が代表的な応用です。次に、系統学と進化生物学に関連する系統解析も重要な分野であり、生物の進化的関係を明らかにするために、遺伝子データを用いた系統樹の構築が行われます。 さらに、シミュレーションモデリングは、生物のシステムやプロセスを理解するために、数理モデルやコンピュータシミュレーションを使用する方法です。これにより、細胞内での反応経路や生態系の動態を予測することが可能になります。最近では、機械学習や人工知能を取り入れた手法も広がりを見せており、パターン認識や予測モデルの構築に使われるようになっています。 計算生物の用途は非常に幅広く、医学、農業、環境科学など様々な分野において重要な役割を果たしています。たとえば、癌研究においては、遺伝子変異の解析を通じて新たな治療法の開発や個別化医療の実現が目指されています。また、農業分野では、作物の遺伝子改良や病害抵抗性の向上に関する研究が進められています。環境科学では、生態系の管理や保全に向けたデータ解析が行われ、生物多様性の保護に寄与しています。 関連技術としては、計算能力を向上させるためのクラウドコンピューティングやビッグデータ解析のためのデータベース、遺伝子編集技術（CRISPRなど）、およびデータビジュアライゼーション技術が挙げられます。これらの技術は、計算生物学の進展を支える重要な要素です。 最後に、計算生物の未来においては、さらに多様なデータソースの統合や、より精度の高い予測モデルの開発が期待されています。人工知能の進化とともに、より高度な解析が可能になることで、人類の健康や生態系の持続可能性を向上させる可能性が広がっています。このように、計算生物は現代の科学研究において欠かせない要素であり、今後の発展が非常に楽しみです。 |
