グローバルデジタルゲノム産業レポート目次
1. はじめに
1.1 研究の前提と市場の定義
1.2 研究の範囲
2. 研究方法論
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場の動向
4.1 市場の概要
4.2 市場の推進要因
4.2.1 デジタルゲノムに関する技術の進歩と研究開発の増加
4.2.2 パーソナライズドメディスンの普及
4.2.3 常に進化する疾患パターン
4.3 市場の制約
4.3.1 高い資本支出
4.3.2 熟練した労働力の不足
4.4 ポーターのファイブフォース分析
4.4.1 新規参入者の脅威
4.4.2 バイヤー/消費者の交渉力
4.4.3 サプライヤーの交渉力
4.4.4 代替製品の脅威
4.4.5 競争の激しさ
5. 市場セグメンテーション(市場規模 – USD百万)
5.1 製品別
5.1.1 シーケンシングおよび分析機器
5.1.2 DNA/RNA分析キット
5.1.3 シーケンシングチップ
5.1.4 シーケンシングおよび分析ソフトウェア
5.1.5 サンプル調製機器
5.2 アプリケーション別
5.2.1 臨床
5.2.1.1 生殖健康
5.2.1.2 腫瘍学
5.2.1.3 その他
5.2.2 法医学
5.2.3 薬剤発見および開発
5.2.4 その他のアプリケーション
5.3 エンドユーザー別
5.3.1 病院
5.3.2 診断センターおよび法医学研究所
5.3.3 研究機関
5.3.4 その他のエンドユーザー
5.4 地域別
5.4.1 北アメリカ
5.4.1.1 アメリカ合衆国
5.4.1.2 カナダ
5.4.1.3 メキシコ
5.4.2 ヨーロッパ
5.4.2.1 ドイツ
5.4.2.2 イギリス
5.4.2.3 フランス
5.4.2.4 イタリア
5.4.2.5 スペイン
5.4.2.6 その他のヨーロッパ
5.4.3 アジア太平洋
5.4.3.1 中国
5.4.3.2 日本
5.4.3.3 インド
5.4.3.4 オーストラリア
5.4.3.5 韓国
5.4.3.6 その他のアジア太平洋
5.4.4 中東およびアフリカ
5.4.4.1 GCC
5.4.4.2 南アフリカ
5.4.4.3 その他の中東およびアフリカ
5.4.5 南アメリカ
5.4.5.1 ブラジル
5.4.5.2 アルゼンチン
5.4.5.3 その他の南アメリカ
6. 競争環境
6.1 企業プロフィール
6.1.1 アジレント・テクノロジーズ
6.1.2 インスクリプタ社
6.1.3 バイオメリュー
6.1.4 GEヘルスケア
6.1.5 インビテイ社
6.1.6 ジェンマーク・ダイアグノスティクス社
6.1.7 イリュミナ
6.1.8 ナノストリング・テクノロジーズ社
6.1.9 パシフィック・バイオサイエンス
6.1.10 パーキンエルマー社
6.1.11 クエスト・ダイアグノスティクス
6.1.12 キアゲン
6.1.13 サーモ・フィッシャー・サイエンティフィック
*リストは網羅的ではありません
7. 市場機会
1. INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2. RESEARCH METHODOLOGY
3. EXECUTIVE SUMMARY
4. MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Increasing Technological Advancements, and Research and Development Pertaining to Digital Genome
4.2.2 Growing Adoption of Personalized Medicine
4.2.3 Constantly Evolving Disease Patterns
4.3 Market Restraints
4.3.1 High Capital Expenditure
4.3.2 Lack of Skilled Workforce
4.4 Porter's Five Forces Analysis
4.4.1 Threat of New Entrants
4.4.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
4.4.4 Threat of Substitute Products
4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
5. MARKET SEGMENTATION (Market Size by Value - USD million)
5.1 By Product
5.1.1 Sequencing and Analyzer Instruments
5.1.2 DNA/RNA Analysis Kits
5.1.3 Sequencing Chips
5.1.4 Sequencing and Analysis Software
5.1.5 Sample Preparation Instruments
5.2 By Application
5.2.1 Clinical
5.2.1.1 Reproductive Health
5.2.1.2 Oncology
5.2.1.3 Others
5.2.2 Forensics
5.2.3 Drug Discovery and Development
5.2.4 Other Applications
5.3 By End User
5.3.1 Hospitals
5.3.2 Diagnostic Centers and Forensic Labs
5.3.3 Research Institutes
5.3.4 Other End Users
5.4 Geography
5.4.1 North America
5.4.1.1 United States
5.4.1.2 Canada
5.4.1.3 Mexico
5.4.2 Europe
5.4.2.1 Germany
5.4.2.2 United Kingdom
5.4.2.3 France
5.4.2.4 Italy
5.4.2.5 Spain
5.4.2.6 Rest of Europe
5.4.3 Asia-Pacific
5.4.3.1 China
5.4.3.2 Japan
5.4.3.3 India
5.4.3.4 Australia
5.4.3.5 South Korea
5.4.3.6 Rest of Asia-Pacific
5.4.4 Middle-East and Africa
5.4.4.1 GCC
5.4.4.2 South Africa
5.4.4.3 Rest of Middle-East and Africa
5.4.5 South America
5.4.5.1 Brazil
5.4.5.2 Argentina
5.4.5.3 Rest of South America
6. COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Company Profiles
6.1.1 Agilent Technologies
6.1.2 Inscripta, Inc.
6.1.3 bioMérieux
6.1.4 GE Healthcare
6.1.5 Invitae Corporation
6.1.6 GenMark Diagnostics, Inc.
6.1.7 Illumina
6.1.8 NanoString Technologies, Inc.
6.1.9 Pacific Bioscience
6.1.10 PerkinElmer Inc.
6.1.11 Quest Diagnostics
6.1.12 Qiagen
6.1.13 Thermo Fisher Scientific
*List Not Exhaustive
7. MARKET OPPORTUNITIES
| ※参考情報 デジタルゲノムとは、個体の遺伝情報をデジタル形式で表現したものを指します。これは、生物の遺伝子情報をデジタルデータとして保存・解析する方法であり、近年のゲノム研究の進展によって重要性が高まっています。デジタルゲノムは、ゲノム配列解析、遺伝子発現解析、エピジェネティクス研究など、多岐にわたる生物学的研究や医療に応用されています。 デジタルゲノムの種類には、いくつかのカテゴリーがあります。一つは、次世代シーケンシング(NGS)による全ゲノムシーケンシングです。これにより、個体の全遺伝情報を高精度で取得できるため、医学や農業などの分野で利用が進んでいます。また、特定の遺伝子や遺伝子群を対象にしたターゲットシーケンシングもあります。これにより、特定の疾患に関連する遺伝子を効率的に解析することができます。 もう一つのカテゴリーとしては、エピゲノム解析があります。エピゲノムは、DNAの配列に直接関与しないが、遺伝子の発現を調節する修飾のことです。デジタルゲノムを用いたエピゲノム解析により、遺伝子発現のメカニズムや環境要因による影響を理解することが可能となります。さらに、デジタルゲノムは産業利用にも役立っており、例えば農業では作物の品種改良に活用されています。特定の遺伝情報を持つ個体を選別し、優れた特性を持つ新しい品種を開発することができます。 デジタルゲノムの用途は多岐にわたります。医療分野では、個別化医療や薬物治療の研究に利用されています。患者の遺伝情報を分析することで、その人に最適な治療法や薬剤を選択することが可能になります。また、遺伝性疾患のリスク評価や予防医療においても、デジタルゲノムが重要な役割を果たしています。 製薬業界においても、デジタルゲノムは新薬の開発を効率化する手段として重要視されています。特定の遺伝子やバイオマーカーをターゲットにした治療法の開発が進んでおり、これにより幅広い病気に対する新しい治療法の創出が期待されています。さらに、環境科学の分野では、デジタルゲノムによる微生物の解析や保全生物学においても役立っています。生態系の理解や環境保護に向けた研究にも貢献しています。 関連技術としては、人工知能(AI)と機械学習の手法が挙げられます。これらの技術は、大規模な遺伝情報データの解析を効率化し、パターンの検出や予測を行うのに非常に有効です。特に、遺伝的データのビッグデータ解析においてAIは重要な役割を果たしており、新たな知見を得る手助けをしています。また、クラウドコンピューティングが進化することにより、多くの研究者がデジタルゲノムデータにアクセスしやすくなり、共同研究の促進にも寄与しています。 デジタルゲノムは、個体の遺伝情報を表現する新たな手法として、遺伝子研究から医療、農業、環境科学に至るまで多様な分野で活用されています。将来的には、コンピュータ技術やデータ解析技術の進化とともに、ますます多くの分野での応用が期待されます。デジタルゲノムを用いることで、科学的理解を深めるだけでなく、社会的な課題に対する新たな解決策を提供する可能性があります。このように、デジタルゲノムは現代科学において極めて重要な要素となっています。 |

