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するために数学、統計学、コンピュータ科学の手法を用いる学際的な分野です。この分野は、特に遺伝子配列、タンパク質構造、細胞の機能などの大規模なデータを扱う際に重要です。計算生物学は、単にデータの分析だけでなく、生物学的問題に対するモデル化やシミュレーションも含まれています。 計算生物学の主な概念の一つは、遺伝子データの解析です。次世代シーケンシング技術の進展により、膨大な量の遺伝子情報が得られています。この情報を解析することにより、特定の遺伝子がどのように機能しているのか、また、どのように病気と関連しているのかを明らかにすることができます。これには、配列のアライメント（配列整列）、遺伝子発現解析、変異の解析などが含まれます。 また、タンパク質の構造解析も計算生物学の重要な側面です。タンパク質の機能はその構造に依存しているため、適切な三次元構造を予測することは、薬の設計や新しい治療法の開発において重要です。構造予測には、ホモロジーモデリングやドッキング解析といった手法が用いられています。 計算生物学は、種の進化や系統樹の再構築にも利用されます。進化的な関連性を理解するためには、異なる種の遺伝子やタンパク質の配列を比較し、進化の過程を推測することが必要です。このような解析は、進化生物学や生態学での研究に役立ちます。 計算生物学の技術は非常に多岐にわたります。機械学習や人工知能の手法が、生物学的データの解析においてますます重要になっています。例えば、機械学習を活用することで、バイオマーカーの発見や疾患予測の精度が向上しています。また、網羅的な生物情報を統合するためのビッグデータ解析も計算生物学において重要です。 計算生物学の用途は多岐にわたり、医療や薬学、農業、環境科学などさまざまな分野に影響を与えています。特にパーソナライズドメディスン（個別化医療）の分野では、患者の遺伝子情報に基づき、最適な治療法を選択するための情報を提供する役割を果たしています。 さらに、計算生物学は、新型コロナウイルスのような感染症の疫学解析やワクチン開発においても重要な役割を果たしました。ウイルスの遺伝子情報を解析することで、変異株の監視や感染の広がりを予測し、対策を講じるための基盤を提供しました。 このように、計算生物学は、現代の生物学的研究や医療の進展において欠かせない elemento であり、今後もさらなる発展が期待されています。今後の研究においては、データの扱い方や解析手法がさらに進化し、新しい発見や技術の開発が期待されます。 |
❖ 世界の計算生物学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%成長すると予測しています。
・世界の計算生物学市場における主要企業は？
→IMARC社は「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 ...」をグローバル計算生物学市場の主要企業として認識しています。
※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、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。
