1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
3.1. アプリケーション別スニペット
3.2. ツール別スニペット
3.3. サービス別スニペット
3.4. エンドユーザー別スニペット
3.5. 地域別スニペット
4. ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1. 創薬プロセスの研究活動の増加
4.1.1.2. YY社
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. 計算ツールを操作する熟練したリソースの不足
4.1.2.2. YY
4.1.3. 機会
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
5.5. 償還分析
5.6. 特許分析
5.7. SWOT分析
5.8. DMI意見
6. COVID-19分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID以前のシナリオ
6.1.2. COVID中のシナリオ
6.1.3. COVID後のシナリオ
6.2. COVID中の価格ダイナミクス-19
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. 用途別
7.1. はじめに
7.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, アプリケーション別
7.1.2. 市場魅力度指数：用途別
7.2. 細胞・生体シミュレーション*市場
7.2.1. はじめに
7.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
7.3. 創薬と疾患モデリング
7.4. 前臨床医薬品開発
7.5. 臨床試験
7.6. 人体シミュレーションソフトウェア
8. ツール別
8.1. はじめに
8.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)、ツール別
8.1.2. 市場魅力度指数（ツール別
8.2. データベース
8.2.1. はじめに
8.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
8.3. インフラ
8.4. 分析ソフトウェアとサービス
9. サービス別
9.1. はじめに
9.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）, サービス別
9.1.2. 市場魅力度指数, サービス別
9.2. インハウス
9.2.1. イントロダクション
9.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.3. 契約
10. エンドユーザー別
10.1. はじめに
10.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）, エンドユーザー別
10.1.2. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
10.2. 学術・研究*市場
10.2.1. はじめに
10.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
10.3. 工業用
10.4. 商業用
10.5. その他
11. 地域別
11.1. はじめに
11.1.1. 地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
11.1.2. 市場魅力度指数、地域別
11.2. 北米
11.2.1. 序論
11.2.2. 主な地域別動向
11.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
11.2.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、ツール別
11.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.2.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
11.2.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 国別
11.2.7.1. 米国
11.2.7.2. カナダ
11.2.7.3. メキシコ
11.3. ヨーロッパ
11.3.1. はじめに
11.3.2. 主な地域別動向
11.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
11.3.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、ツール別
11.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.3.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
11.3.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 国別
11.3.7.1. ドイツ
11.3.7.2. イギリス
11.3.7.3. フランス
11.3.7.4. イタリア
11.3.7.5. スペイン
11.3.7.6. その他のヨーロッパ
11.4. 南米
11.4.1. はじめに
11.4.2. 地域別主要市場
11.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
11.4.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、ツール別
11.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.4.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
11.4.7. 市場規模分析およびYoY成長率分析(%)、国別
11.4.7.1. ブラジル
11.4.7.2. アルゼンチン
11.4.7.3. その他の南米地域
11.5. アジア太平洋
11.5.1. はじめに
11.5.2. 主な地域別ダイナミクス
11.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
11.5.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、ツール別
11.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.5.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
11.5.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 国別
11.5.7.1. 中国
11.5.7.2. インド
11.5.7.3. 日本
11.5.7.4. オーストラリア
11.5.7.5. その他のアジア太平洋地域
11.6. 中東・アフリカ
11.6.1. 序論
11.6.2. 主な地域別動向
11.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
11.6.4. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、ツール別
11.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、サービス別
11.6.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
12. 競争環境
12.1. 競争シナリオ
12.2. 市場ポジショニング／シェア分析
12.3. M&A分析
13. 企業プロフィール
13.1. シミュレーション・プラス社
13.1.1. 会社概要
13.1.2. 製品ポートフォリオと内容
13.1.3. 財務概要
13.1.4. 主な展開
13.2. インシリコバイオテクノロジー
13.3. コンピュジェン社
13.4. サータラ
13.5. ニンバス・セラピューティクス
13.6. アトス・セラピューティクス
13.7. サーモフィッシャーサイエンティフィック
13.8. シュレーディンガー社
13.9. フィオス・ゲノミクス
13.10. イルミナ社
リストは網羅的ではない
14. 付録
14.1. イルミナについて
14.2. お問い合わせ
| ※参考情報 計算生物学は、生物学の問題を解決するために計算機科学や統計学を活用する学際的な分野です。この分野は、遺伝子のシーケンシング、構造生物学、進化学、生態学など、様々な生物学的問題に対して数理モデルやアルゴリズムを適用します。計算生物学は、疾患の研究や新薬の開発、遺伝子解析など、多岐にわたる用途が存在します。 計算生物学にはいくつかの種類があります。第一に、バイオインフォマティクスが挙げられます。これは、遺伝子やタンパク質の配列データを解析する手法で、配列の相同性検索や遺伝子発現解析などが含まれます。次に、構造生物学に関連する計算手法があります。これには、タンパク質の立体構造を予測したり、分子間相互作用をシミュレートしたりする技術が含まれます。また、進化生物学においては、系統樹の構築や進化的変化のモデル化が行われます。さらに、システム生物学では、生物細胞内の代謝経路や信号伝達経路の計算モデルを作成することが重視されます。 用途としては、まず疾患研究があります。多くの疾患、特にがんや遺伝病は複雑な遺伝的要因が関与しているため、計算生物学が役立ちます。遺伝子の変異や発現の変化を解析することで、病因を特定したり、バイオマーカーを同定したりすることができます。また、薬剤のターゲットを特定し、効果的な治療法を開発するためにも計算生物学は重要です。 次に、新薬の開発においても計算生物学は大きな役割を果たしています。バーチャルスクリーニング技術を活用して、膨大な化合物ライブラリの中から潜在的なリード化合物を絞り込むことができます。このプロセスは、従来の実験手法よりも効率的であり、コスト削減にも寄与します。 遺伝子解析やゲノム編集技術の進展に伴い、計算生物学はさらに重要性を増しています。次世代シーケンシング（NGS）技術の登場により、大量の遺伝子データが生成されるようになりました。これに対処するためのアルゴリズムやツールが求められ、例えば、遺伝子の機能解析や疾患関連遺伝子の特定が迅速に行えるようになっています。 関連技術には、機械学習や人工知能（AI）が含まれます。近年、機械学習はデータ解析の領域で活用が進んでおり、特に大規模データの処理やパターン認識に強みを持っています。例えば、画像解析や遺伝子発現データの解析において、機械学習アルゴリズムは高い精度を持ち、従来の統計手法では見落としてしまうような微細な変化を捉えることが可能です。また、深層学習は、複雑なデータから特徴を学習するのに優れた性能を発揮し、バイオイメージングデータの解析や化合物の活性予測などに応用されています。 さらに、クラウドコンピューティングの発展も計算生物学に影響を与えています。大規模な計算リソースを必要とする研究が多いため、クラウド上でのデータ解析が増加しています。これにより、研究者は必要なときに必要なだけの計算資源を利用でき、効率よく研究を進めることが可能です。 計算生物学は、生物学の知見を深めるだけでなく、医療や環境保護、農業分野にも大きな影響を及ぼしています。この多様な応用によって、計算生物学は今後ますます重要な役割を果たすことでしょう。今後の研究においては、さらに新しい技術やアプローチが開発されることが期待されます。一般の人々への健康情報の提供や、持続可能な社会の実現に向けた新たな貢献も楽しみです。 |
