目次
第1章 方法論と範囲
1.1. 情報収集
1.2. 情報またはデータ分析
1.3. 市場範囲とセグメント定義
1.4. 市場モデル
1.4.1. 企業別市場シェアに基づく市場調査
1.4.2. 地域別分析
第2章 概要
2.1. 市場概況
2.2. セグメント概況
2.3. 競争環境概要
第3章. 市場変数、動向、および範囲
3.1. 市場セグメンテーションと範囲
3.2. 市場系統の見通し
3.2.1. 親市場の見通し
3.2.2. 関連/補助市場の見通し
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 遺伝性疾患の有病率上昇
3.3.2. 遺伝子配列決定コストの低下
3.3.3. ゲノムマッピングプログラム向け全ゲノム配列決定の需要増加
3.4. 市場抑制要因分析
3.4.1. ゲノムシーケンスに関連する倫理的・法的課題
3.5. 業界分析ツール
3.5.1. ポーターの5つの力分析
3.5.2. マクロ経済分析
3.6. COVID-19の影響分析
第4章 全ゲノムシーケンス市場:製品別事業分析
4.1. 全ゲノムシーケンス市場:製品別市場シェア分析
4.2. 全ゲノムシーケンス市場規模予測(製品別、百万米ドル)
4.3. 機器
4.3.1. 機器市場、2018年~2030年(百万米ドル)
4.4. 消耗品
4.4.1. 消耗品市場、2018年~2030年(百万米ドル)
4.5. サービス
4.5.1. サービス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
第5章 ゲノム全塩基配列決定市場:タイプ別事業分析
5.1. ゲノム全塩基配列決定市場:タイプ別市場シェア分析
5.2. 全ゲノムシーケンシング市場予測:タイプ別(百万米ドル)
5.3. 大規模全ゲノムシーケンシング
5.3.1. 大規模全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
5.4. 小型全ゲノムシーケンシング
5.4.1. 小型全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
第6章 全ゲノムシーケンシング市場:ワークフロー別事業分析
6.1. 全ゲノムシーケンシング市場:ワークフロー別市場シェア分析
6.2. ワークフロー別全ゲノムシーケンス市場規模予測(百万米ドル)
6.3. シーケンス前処理
6.3.1. シーケンス前処理市場規模、2018年~2030年(百万米ドル)
6.4. シーケンシング
6.4.1. シーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
6.5. データ分析
6.5.1. データ分析市場、2018年~2030年(百万米ドル)
第7章 全ゲノムシーケンシング市場:アプリケーション別ビジネス分析
7.1. 全ゲノムシーケンシング市場:アプリケーション別市場シェア分析
7.2. 全ゲノムシーケンシング市場規模予測(アプリケーション別、百万米ドル)
7.3. ヒト全ゲノムシーケンシング
7.3.1. ヒト全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
7.4. 植物全エクソームシーケンス
7.4.1. 植物全エクソームシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
7.5. 動物全エクソームシーケンス
7.5.1. 動物全エクソームシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
7.6. 微生物全エクソームシーケンス
7.6.1. 微生物市場、2018年~2030年(百万米ドル)
第8章 ゲノム全塩基配列決定市場:エンドユース別事業分析
8.1. ゲノム全塩基配列決定市場:エンドユース別市場シェア分析
8.2. 全ゲノムシーケンシング市場規模予測(用途別、百万米ドル)
8.3. 学術・研究機関
8.3.1. 学術・研究機関市場、2018年~2030年(百万米ドル)
8.4. 病院・診療所
8.4.1. 病院・診療所市場、2018年~2030年(百万米ドル)
8.5. 製薬・バイオテクノロジー企業
8.5.1. 製薬・バイオテクノロジー企業市場、2018年~2030年(百万米ドル)
8.6. その他
8.6.1. その他市場、2018年~2030年 (百万米ドル)
第9章 ゲノム全塩基配列決定市場:地域別事業分析
9.1. 地域別ゲノム全塩基配列決定市場シェア、2022年及び2030年
9.2. 北米
9.2.1. 北米全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.2.2. 米国
9.2.2.1. 主要国の動向
9.2.2.2. 対象疾患の有病率
9.2.2.3. 競争状況
9.2.2.4. 規制枠組み
9.2.2.5. 償還状況
9.2.2.6. 米国全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.2.3. カナダ
9.2.3.1. 主要国の動向
9.2.3.2. 対象疾患の有病率
9.2.3.3. 競争環境
9.2.3.4. 規制枠組み
9.2.3.5. 償還シナリオ
9.2.3.6. カナダ全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.3. ヨーロッパ
9.3.1. 欧州全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.3.2. ドイツ
9.3.2.1. 主要国の動向
9.3.2.2. 対象疾患の有病率
9.3.2.3. 競争状況
9.3.2.4. 規制枠組み
9.3.2.5. 償還状況
9.3.2.6. ドイツ全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.3.3. 英国
9.3.3.1. 主要国の動向
9.3.3.2. 対象疾患の有病率
9.3.3.3. 競争環境
9.3.3.4. 規制枠組み
9.3.3.5. 償還シナリオ
9.3.3.6. 英国全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.3.4. フランス
9.3.4.1. 主要国の動向
9.3.4.2. 対象疾患の有病率
9.3.4.3. 競争シナリオ
9.3.4.4. 規制枠組み
9.3.4.5. 償還シナリオ
9.3.4.6. フランス全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.3.5. イタリア
9.3.5.1. 主要国の動向
9.3.5.2. 対象疾患の有病率
9.3.5.3. 競争環境
9.3.5.4. 規制枠組み
9.3.5.5. 償還シナリオ
9.3.5.6. イタリア全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.3.6. スペイン
9.3.6.1. 主要国の動向
9.3.6.2. 対象疾患の有病率
9.3.6.3. 競争環境
9.3.6.4. 規制の枠組み
9.3.6.5. 償還シナリオ
9.3.6.6. スペイン全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.3.7. デンマーク
9.3.7.1. 主要国の動向
9.3.7.2. 対象疾患の有病率
9.3.7.3. 競争状況
9.3.7.4. 規制の枠組み
9.3.7.5. 償還シナリオ
9.3.7.6. デンマーク全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.3.8. スウェーデン
9.3.8.1. 主要国の動向
9.3.8.2. 対象疾患の有病率
9.3.8.3. 競争シナリオ
9.3.8.4. 規制枠組み
9.3.8.5. 償還シナリオ
9.3.8.6. スウェーデン全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.3.9. ノルウェー
9.3.9.1. 主要国の動向
9.3.9.2. 対象疾患の有病率
9.3.9.3. 競争シナリオ
9.3.9.4. 規制枠組み
9.3.9.5. 償還シナリオ
9.3.9.6. ノルウェー全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.4. アジア太平洋地域
9.4.1. アジア太平洋地域全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.4.2. 日本
9.4.2.1. 主要国の動向
9.4.2.2. 対象疾患の有病率
9.4.2.3. 競争状況
9.4.2.4. 規制の枠組み
9.4.2.5. 償還シナリオ
9.4.2.6. 日本の全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.4.3. 中国
9.4.3.1. 主要国の動向
9.4.3.2. 対象疾患の有病率
9.4.3.3. 競争状況
9.4.3.4. 規制枠組み
9.4.3.5. 償還シナリオ
9.4.3.6. 中国全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.4.4. インド
9.4.4.1. 主要国の動向
9.4.4.2. 対象疾患の有病率
9.4.4.3. 競争シナリオ
9.4.4.4. 規制枠組み
9.4.4.5. 償還シナリオ
9.4.4.6. インド全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.4.5. 韓国
9.4.5.1. 主要国の動向
9.4.5.2. 対象疾患の有病率
9.4.5.3. 競争状況
9.4.5.4. 規制の枠組み
9.4.5.5. 償還シナリオ
9.4.5.6. 韓国全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.4.6. オーストラリア
9.4.6.1. 主要国の動向
9.4.6.2. 対象疾患の有病率
9.4.6.3. 競争状況
9.4.6.4. 規制枠組み
9.4.6.5. 償還シナリオ
9.4.6.6. オーストラリア全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.4.7. タイ
9.4.7.1. 主要国の動向
9.4.7.2. 対象疾患の有病率
9.4.7.3. 競争シナリオ
9.4.7.4. 規制の枠組み
9.4.7.5. 償還シナリオ
9.4.7.6. タイ全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.5. ラテンアメリカ
9.5.1. ラテンアメリカ全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.5.2. ブラジル
9.5.2.1. 主要国の動向
9.5.2.2. 対象疾患の有病率
9.5.2.3. 競争状況
9.5.2.4. 規制の枠組み
9.5.2.5. 償還状況
9.5.2.6. ブラジル全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.5.3. メキシコ
9.5.3.1. 主要国の動向
9.5.3.2. 対象疾患の有病率
9.5.3.3. 競争シナリオ
9.5.3.4. 規制枠組み
9.5.3.5. 償還シナリオ
9.5.3.6. メキシコ全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.5.4. アルゼンチン
9.5.4.1. 主要国の動向
9.5.4.2. 対象疾患の有病率
9.5.4.3. 競争環境
9.5.4.4. 規制の枠組み
9.5.4.5. 償還シナリオ
9.5.4.6. アルゼンチン全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6. 中東・アフリカ地域(MEA)
9.6.1. MEA全ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6.2. 南アフリカ
9.6.2.1. 主要国の動向
9.6.2.2. 対象疾患の有病率
9.6.2.3. 競争状況
9.6.2.4. 規制枠組み
9.6.2.5. 償還状況
9.6.2.6. 南アフリカ全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6.3. サウジアラビア
9.6.3.1. 主要な国別動向
9.6.3.2. 対象疾患の有病率
9.6.3.3. 競争状況
9.6.3.4. 規制の枠組み
9.6.3.5. 償還シナリオ
9.6.3.6. サウジアラビア全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6.4. UAE
9.6.4.1. 主要国の動向
9.6.4.2. 対象疾患の有病率
9.6.4.3. 競争シナリオ
9.6.4.4. 規制枠組み
9.6.4.5. 償還シナリオ
9.6.4.6. UAE全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6.5. クウェート
9.6.5.1. 主要国の動向
9.6.5.2. 対象疾患の有病率
9.6.5.3. 競争シナリオ
9.6.5.4. 規制枠組み
9.6.5.5. 償還シナリオ
9.6.5.6. クウェート全ゲノムシーケンス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
第10章 競争環境
10.1. 企業分類
10.2. 2022年企業別市場シェア分析
10.3. 戦略マッピング
10.4. 企業プロファイル/リスト
10.4.1. イリミナ社
10.4.1.1. 概要
10.4.1.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.1.3. 製品ベンチマーキング
10.4.1.4. 戦略的取り組み
10.4.2. サーモフィッシャーサイエンティフィック社
10.4.2.1. 概要
10.4.2.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.2.3. 製品ベンチマーキング
10.4.2.4. 戦略的取り組み
10.4.3. オックスフォード・ナノポア・テクノロジーズ
10.4.3.1. 概要
10.4.3.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.3.3. 製品ベンチマーキング
10.4.3.4. 戦略的取り組み
10.4.4. パシフィック・バイオサイエンシズ・オブ・カリフォルニア社
10.4.4.1. 概要
10.4.4.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.4.3. 製品ベンチマーキング
10.4.4.4. 戦略的取り組み
10.4.5. BGI
10.4.5.1. 概要
10.4.5.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.5.3. 製品ベンチマーキング
10.4.5.4. 戦略的イニシアチブ
10.4.6. QIAGEN
10.4.6.1. 概要
10.4.6.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.6.3. 製品ベンチマーキング
10.4.6.4. 戦略的イニシアチブ
10.4.7. Agilent Technologies
10.4.7.1. 概要
10.4.7.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.7.3. 製品ベンチマーキング
10.4.7.4. 戦略的取り組み
10.4.8. ProPhase Labs, Inc. (Nebula Genomics)
10.4.8.1. 概要
10.4.8.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.8.3. 製品ベンチマーキング
10.4.8.4. 戦略的取り組み
10.4.9. Psomagen
10.4.9.1. 概要
10.4.9.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.9.3. 製品ベンチマーキング
10.4.9.4. 戦略的イニシアチブ
10.4.10. Azenta US, Inc. (GENEWIZ)
10.4.10.1. 概要
10.4.10.2. 財務実績(純収益/売上高/EBITDA/粗利益)
10.4.10.3. 製品ベンチマーキング
10.4.10.4. 戦略的取り組み
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Information Procurement
1.2. Information or Data Analysis
1.3. Market Scope & Segment Definition
1.4. Market Model
1.4.1. Market Study, By Company Market Share
1.4.2. Regional Analysis
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Segment Snapshot
2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Segmentation and Scope
3.2. Market Lineage Outlook
3.2.1. Parent Market Outlook
3.2.2. Related/Ancillary Market Outlook
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Rising prevalence of inherited disorders
3.3.2. Decreasing costs for genetic sequencing
3.3.3. Rising demand for whole genome sequencing for genome mapping programs
3.4. Market Restraint Analysis
3.4.1. Ethical and legal challenges associated with genomic sequencing
3.5. Industry Analysis Tools
3.5.1. Porter's Five Forces Analysis
3.5.2. Macroeconomic Analysis
3.6. COVID-19 Impact Analysis
Chapter 4. Whole Genome Sequencing Market: Product Business Analysis
4.1. Whole Genome Sequencing Market: Product Market Share Analysis
4.2. Whole Genome Sequencing Market Estimates & Forecast, By Product (USD Million)
4.3. Instruments
4.3.1. Instruments Market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.4. Consumables
4.4.1. Consumables Market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.5. Services
4.5.1. Services Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Whole Genome Sequencing Market: Type Business Analysis
5.1. Whole Genome Sequencing Market: Type Market Share Analysis
5.2. Whole Genome Sequencing Market Estimates & Forecast, By Type (USD Million)
5.3. Large Whole Genome Sequencing
5.3.1. Large Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4. Small Whole Genome Sequencing
5.4.1. Small Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Whole Genome Sequencing Market: Workflow Business Analysis
6.1. Whole Genome Sequencing Market: Workflow Market Share Analysis
6.2. Whole Genome Sequencing Market Estimates & Forecast, By Workflow (USD Million)
6.3. Pre-Sequencing
6.3.1. Pre-Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.4. Sequencing
6.4.1. Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.5. Data Analysis
6.5.1. Data Analysis Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Whole Genome Sequencing Market: Application Business Analysis
7.1. Whole Genome Sequencing Market: Application Market Share Analysis
7.2. Whole Genome Sequencing Market Estimates & Forecast, By Application (USD Million)
7.3. Human Whole Genome Sequencing
7.3.1. Human Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.4. Plant Whole Exome Sequencing
7.4.1. Plant Whole Exome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.5. Animal Whole Exome Sequencing
7.5.1. Animal Whole Exome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.6. Microbial Whole Exome Sequencing
7.6.1. Microbial Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 8. Whole Genome Sequencing Market: End-Use Business Analysis
8.1. Whole Genome Sequencing Market: End-Use Market Share Analysis
8.2. Whole Genome Sequencing Market Estimates & Forecast, By End-Use (USD Million)
8.3. Academic & Research Institutes
8.3.1. Academic & Research Institutes Market, 2018 - 2030 (USD Million)
8.4. Hospitals & Clinics
8.4.1. Hospitals & Clinics Market, 2018 - 2030 (USD Million)
8.5. Pharmaceutical & Biotechnology Companies
8.5.1. Pharmaceutical & Biotechnology Companies Market, 2018 - 2030 (USD Million)
8.6. Others
8.6.1. Others Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 9. Whole Genome Sequencing Market: Regional Business Analysis
9.1. Whole Genome Sequencing Market Share By Region, 2022 & 2030
9.2. North America
9.2.1. North America Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.2.2. U.S.
9.2.2.1. Key Country Dynamics
9.2.2.2. Target Disease Prevalence
9.2.2.3. Competitive Scenario
9.2.2.4. Regulatory Framework
9.2.2.5. Reimbursement Scenario
9.2.2.6. U.S. Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.2.3. Canada
9.2.3.1. Key Country Dynamics
9.2.3.2. Target Disease Prevalence
9.2.3.3. Competitive Scenario
9.2.3.4. Regulatory Framework
9.2.3.5. Reimbursement Scenario
9.2.3.6. Canada Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3. Europe
9.3.1. Europe Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.2. Germany
9.3.2.1. Key Country Dynamics
9.3.2.2. Target Disease Prevalence
9.3.2.3. Competitive Scenario
9.3.2.4. Regulatory Framework
9.3.2.5. Reimbursement Scenario
9.3.2.6. Germany Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.3. U.K.
9.3.3.1. Key Country Dynamics
9.3.3.2. Target Disease Prevalence
9.3.3.3. Competitive Scenario
9.3.3.4. Regulatory Framework
9.3.3.5. Reimbursement Scenario
9.3.3.6. U.K. Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.4. France
9.3.4.1. Key Country Dynamics
9.3.4.2. Target Disease Prevalence
9.3.4.3. Competitive Scenario
9.3.4.4. Regulatory Framework
9.3.4.5. Reimbursement Scenario
9.3.4.6. France Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.5. Italy
9.3.5.1. Key Country Dynamics
9.3.5.2. Target Disease Prevalence
9.3.5.3. Competitive Scenario
9.3.5.4. Regulatory Framework
9.3.5.5. Reimbursement Scenario
9.3.5.6. Italy Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.6. Spain
9.3.6.1. Key Country Dynamics
9.3.6.2. Target Disease Prevalence
9.3.6.3. Competitive Scenario
9.3.6.4. Regulatory Framework
9.3.6.5. Reimbursement Scenario
9.3.6.6. Spain Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.7. Denmark
9.3.7.1. Key Country Dynamics
9.3.7.2. Target Disease Prevalence
9.3.7.3. Competitive Scenario
9.3.7.4. Regulatory Framework
9.3.7.5. Reimbursement Scenario
9.3.7.6. Denmark Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.8. Sweden
9.3.8.1. Key Country Dynamics
9.3.8.2. Target Disease Prevalence
9.3.8.3. Competitive Scenario
9.3.8.4. Regulatory Framework
9.3.8.5. Reimbursement Scenario
9.3.8.6. Sweden Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.9. Norway
9.3.9.1. Key Country Dynamics
9.3.9.2. Target Disease Prevalence
9.3.9.3. Competitive Scenario
9.3.9.4. Regulatory Framework
9.3.9.5. Reimbursement Scenario
9.3.9.6. Norway Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4. Asia Pacific
9.4.1. Asia Pacific Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.2. Japan
9.4.2.1. Key Country Dynamics
9.4.2.2. Target Disease Prevalence
9.4.2.3. Competitive Scenario
9.4.2.4. Regulatory Framework
9.4.2.5. Reimbursement Scenario
9.4.2.6. Japan Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.3. China
9.4.3.1. Key Country Dynamics
9.4.3.2. Target Disease Prevalence
9.4.3.3. Competitive Scenario
9.4.3.4. Regulatory Framework
9.4.3.5. Reimbursement Scenario
9.4.3.6. China Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.4. India
9.4.4.1. Key Country Dynamics
9.4.4.2. Target Disease Prevalence
9.4.4.3. Competitive Scenario
9.4.4.4. Regulatory Framework
9.4.4.5. Reimbursement Scenario
9.4.4.6. India Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.5. South Korea
9.4.5.1. Key Country Dynamics
9.4.5.2. Target Disease Prevalence
9.4.5.3. Competitive Scenario
9.4.5.4. Regulatory Framework
9.4.5.5. Reimbursement Scenario
9.4.5.6. South Korea Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.6. Australia
9.4.6.1. Key Country Dynamics
9.4.6.2. Target Disease Prevalence
9.4.6.3. Competitive Scenario
9.4.6.4. Regulatory Framework
9.4.6.5. Reimbursement Scenario
9.4.6.6. Australia Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.7. Thailand
9.4.7.1. Key Country Dynamics
9.4.7.2. Target Disease Prevalence
9.4.7.3. Competitive Scenario
9.4.7.4. Regulatory Framework
9.4.7.5. Reimbursement Scenario
9.4.7.6. Thailand Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5. Latin America
9.5.1. Latin America Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.2. Brazil
9.5.2.1. Key Country Dynamics
9.5.2.2. Target Disease Prevalence
9.5.2.3. Competitive Scenario
9.5.2.4. Regulatory Framework
9.5.2.5. Reimbursement Scenario
9.5.2.6. Brazil Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.3. Mexico
9.5.3.1. Key Country Dynamics
9.5.3.2. Target Disease Prevalence
9.5.3.3. Competitive Scenario
9.5.3.4. Regulatory Framework
9.5.3.5. Reimbursement Scenario
9.5.3.6. Mexico Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.4. Argentina
9.5.4.1. Key Country Dynamics
9.5.4.2. Target Disease Prevalence
9.5.4.3. Competitive Scenario
9.5.4.4. Regulatory Framework
9.5.4.5. Reimbursement Scenario
9.5.4.6. Argentina Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6. MEA
9.6.1. MEA Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.2. South Africa
9.6.2.1. Key Country Dynamics
9.6.2.2. Target Disease Prevalence
9.6.2.3. Competitive Scenario
9.6.2.4. Regulatory Framework
9.6.2.5. Reimbursement Scenario
9.6.2.6. South Africa Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.3. Saudi Arabia
9.6.3.1. Key Country Dynamics
9.6.3.2. Target Disease Prevalence
9.6.3.3. Competitive Scenario
9.6.3.4. Regulatory Framework
9.6.3.5. Reimbursement Scenario
9.6.3.6. Saudi Arabia Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.4. UAE
9.6.4.1. Key Country Dynamics
9.6.4.2. Target Disease Prevalence
9.6.4.3. Competitive Scenario
9.6.4.4. Regulatory Framework
9.6.4.5. Reimbursement Scenario
9.6.4.6. UAE Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.5. Kuwait
9.6.5.1. Key Country Dynamics
9.6.5.2. Target Disease Prevalence
9.6.5.3. Competitive Scenario
9.6.5.4. Regulatory Framework
9.6.5.5. Reimbursement Scenario
9.6.5.6. Kuwait Whole Genome Sequencing Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 10. Competitive Landscape
10.1. Company Categorization
10.2. Company Market Share Analysis, 2022
10.3. Strategy Mapping
10.4. Company Profiles/Listing
10.4.1. Illumina, Inc.
10.4.1.1. Overview
10.4.1.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.1.3. Product Benchmarking
10.4.1.4. Strategic Initiatives
10.4.2. Thermo Fisher Scientific, Inc.
10.4.2.1. Overview
10.4.2.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.2.3. Product Benchmarking
10.4.2.4. Strategic Initiatives
10.4.3. Oxford Nanopore Technologies
10.4.3.1. Overview
10.4.3.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.3.3. Product Benchmarking
10.4.3.4. Strategic Initiatives
10.4.4. Pacific Biosciences of California, Inc.
10.4.4.1. Overview
10.4.4.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.4.3. Product Benchmarking
10.4.4.4. Strategic Initiatives
10.4.5. BGI
10.4.5.1. Overview
10.4.5.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.5.3. Product Benchmarking
10.4.5.4. Strategic Initiatives
10.4.6. QIAGEN
10.4.6.1. Overview
10.4.6.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.6.3. Product Benchmarking
10.4.6.4. Strategic Initiatives
10.4.7. Agilent Technologies
10.4.7.1. Overview
10.4.7.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.7.3. Product Benchmarking
10.4.7.4. Strategic Initiatives
10.4.8. ProPhase Labs, Inc. (Nebula Genomics)
10.4.8.1. Overview
10.4.8.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.8.3. Product Benchmarking
10.4.8.4. Strategic Initiatives
10.4.9. Psomagen
10.4.9.1. Overview
10.4.9.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.9.3. Product Benchmarking
10.4.9.4. Strategic Initiatives
10.4.10. Azenta US, Inc. (GENEWIZ)
10.4.10.1. Overview
10.4.10.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.4.10.3. Product Benchmarking
10.4.10.4. Strategic Initiatives
| ※参考情報 全ゲノムシーケンス(WGS)は、個体の全遺伝情報を網羅的に解析する技術です。これにより、特定の生物のDNA配列を解読し、遺伝子の構成や機能を理解することが可能になります。WGSは、特に微生物、植物、動物、ヒトなど様々な生物の研究に利用されており、遺伝学、進化生物学、医療研究において重要な役割を果たしています。 全ゲノムシーケンスは、大きく分けて二つのタイプに分類されます。一つは、デNovoシーケンスで、これは未知の生物のゲノムを新たに解析する方法です。もう一つは、リファレンスシーケンスで、これは既知の参照ゲノムに対して個体のゲノムを比較する方法です。デNovoシーケンスは新しい生物の発見に役立ち、リファレンスシーケンスは遺伝的変異や疾患との関連を調査する際に使われます。 WGSの一つの主要な用途は、医療分野における個別化医療の実現です。患者の遺伝子情報を解析することで、特定の疾患のリスクや最適な治療法を見極められるため、個別化された治療が可能になります。また、癌研究においても、腫瘍のゲノム解析を行うことで、腫瘍の特性や薬剤抵抗性のメカニズムを理解し、より効果的な治療法を開発することができます。 さらに、全ゲノムシーケンスは、進化生物学や生態学の研究でも重要です。異なる種間の遺伝的な相違点や類似点を明らかにすることで、進化の過程や自然選択のメカニズムを探る手助けとなります。また、絶滅危惧種の保護や、微生物の群集構造の理解にも貢献しています。 WGSの実施には、さまざまな関連技術やプロセスが必要です。まず、高速シーケンシング技術が重要です。次世代シーケンシング(NGS)と呼ばれるこれらの技術は、従来のSangerシーケンシングに比べて大規模かつ高効率で、コストも低下しました。これにより、多くのサンプルを迅速に解析できるようになりました。 また、シーケンスデータの解析には、バイオインフォマティクスの技術が不可欠です。大量のデータを処理し、品質管理やアセンブリを行うためのソフトウェアやアルゴリズムが開発されています。これらのツールにより、得られたデータから遺伝子の機能解析や比較ゲノミクスが可能となります。 全ゲノムシーケンスは、今後さらに進化していく分野です。この技術の発展により、より精密な遺伝子解析が行えるようになり、医療の発展や生物学的な理解が深まることが期待されます。また、新たな技術や解析手法が登場することで、WGSの可能性はますます広がっています。これにより、ライフサイエンスや医学、環境科学などさまざまな分野での応用が進展し、私たちの生活や健康への影響を大いに期待できるでしょう。全ゲノムシーケンスは、遺伝子の隠された秘密を解き明かし、新たな知見をもたらす重要なツールであり続けるのです。 |

