| ■ 영문 제목 : Computational Biology Market Size, Share & Trends Analysis Report By Service (Database, Infrastructure & Hardware, Software Platform), By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GRV23NOV013 ■ 조사/발행회사 : Grand View Research ■ 발행일 : 2023년 9월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 120 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (납기:3일) ■ 조사대상 지역 : 세계 ■ 산업 분야 : 바이오 |
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| 글로벌 계산 생물학 시장의 성장과 동향 Grand View Research사의 최신 보고서에 따르면, 세계의 계산 생물학 시장 규모는 2030년까지 1325억 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 13. 17%에 달할 것으로 전망됩니다. 암 연구 분야의 R&D 투자 증가, 맞춤형 의약품에 대한 수요 증가, 신약 개발의 증가가 시장 성장에 기여할 것으로 예상됩니다. 또한, 생명 공학 산업의 발전과 인공지능 기술의 채택 증가는 예측 기간 동안 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 보입니다. 유전자 분석에서 첨단 기술의 채택이 확대되면서 계산 생물학 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 1월 Qiagen Digital Insights(QDI)는 초고속 차세대 시퀀싱(NGS) 분석을 위해 설계된 향상된 제품을 발표했습니다. 이 혁신적인 솔루션은 1달러의 클라우드 컴퓨팅 비용으로 25분 이내에 전체 게놈을 처리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 연구자들은 전체 게놈 시퀀싱(WGS), 전체 엑솜 시퀀싱(WES), 대규모 패널 시퀀싱 등 다양한 시퀀싱 접근법에서 얻은 데이터를 효율적으로 분석 및 해석할 수 있을 것으로 예상됩니다. 따라서 예측 기간 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 또한, 2023년 9월 크립토폴리탄이 발표한 기사에 따르면, 포항공과대학교(POSTECH)의 과학자들이 임상 시험 전에도 신약의 승인 가능성을 추정하기 위해 머신러닝을 사용했다는 사실을 EBioMedicine 저널에 공유한 것이 큰 진전이라고 합니다. 이는 임상 시험 중 약물의 실패율을 이해하는데 도움이 될 것으로 기대됩니다. 이처럼 기술 발전의 증가는 예측 기간 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 그러나 생물학적 시스템의 복잡성과 이 분야의 숙련된 전문가의 부족은 시장 성장을 저해할 것으로 예상됩니다. 생물학적 시스템은 매우 복잡하기 때문에 그 행동을 정확하게 모델링하기 어렵고, 숙련되고 훈련된 전문가가 있어야 합니다. 많은 생물학적 과정은 복잡한 네트워크와 상호 작용을 포함하기 때문에 분석의 복잡성을 더욱 증가시켜 계산 예측의 신뢰성을 떨어뜨리는 경우도 있습니다. 계산 생물학 시장 보고서 주요 내용 - 서비스별로는 소프트웨어 및 플랫폼 부문이 2022년 39. 06%의 점유율을 차지하며 시장을 주도하고 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 신약 및 의약품 개발의 증가, 개인 맞춤형 의약품에 대한 수요 증가에 기인한 것으로 분석됩니다. - 용도별로는 임상시험 분야가 2022년 26. 84%의 점유율로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이는 주로 이 분야의 R&D 이니셔티브가 증가했기 때문입니다. - 최종 용도별로는 산업 분야가 2022년 62. 10%로 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 이는 신약 개발, 표적 식별, 가상 스크리닝, 약동학 모델링과 같은 응용 분야에서 연구 활동이 증가했기 때문입니다. - 2022년에는 북미 지역이 48. 93%의 점유율로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이로 인해 예측 기간 동안 이 지역의 계산 생물학 시장은 확대될 것으로 예상됩니다. |
Chapter 1. 조사 방법 및 범위
Chapter 2. 개요
Chapter 3. 변수/동향/범위
Chapter 4. 세계의 계산 생물학 시장 : 서비스별 분석
Chapter 5. 세계의 계산 생물학 시장 : 용도별 분석
Chapter 6. 세계의 계산 생물학 시장 : 최종 사용자 별 분석
Chapter 7. 세계의 계산 생물학 시장 : 지역별 분석
Chapter 8. 경쟁 현황
목차 제1장. 방법론 및 범위 1.1. 시장 세분화 및 범위 1.2. 시장 정의 1.2.1. 서비스 부문 1.2.2. 애플리케이션 부문 1.2.3. 최종 사용자 부문 1.3. 연구 가정 1.4. 정보 수집 1.4.1. 1차 조사 1.5. 정보 또는 데이터 분석 1.6. 시장 구성 및 검증 1.7. 시장 모델 1.8. 글로벌 시장: CAGR 계산 1.9. 목표 1.9.1. 목표 1 1.9.2. 목표 2 1.9.3. 목표 3 2.1. 시장 개요 2.2. 부문별 개요 2.3. 경쟁 환경 개요 3.1.2. 관련/하위 시장 전망 3.3.1. 생물정보학 기술 도입 증가 3.3.3. 맞춤형 의약품 수요 증가 3.4. 시장 제약 요인 분석 3.4.1. 숙련된 전문가 부족 3.4.2. 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제 3.5. 사업 환경 분석 3.5.1. PESTEL 분석 3.5.2. 포터의 5가지 경쟁력 분석 3.5.3. COVID-19 영향 분석 4.1. 전산생물학 시장: 서비스 동향 분석 4.2.1. 데이터베이스 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 4.3. 인프라 및 하드웨어 4.3.1. 인프라 및 하드웨어, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 4.4. 소프트웨어 플랫폼 4.4.1. 소프트웨어 플랫폼 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.1. 전산생물학 시장: 애플리케이션 동향 분석 5.2. 신약 개발 및 질병 모델링 5.2.1. 신약 개발 및 질병 모델링 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.2.2. 표적 식별 5.2.2.1. 표적 식별 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.3.2. 약물동태학 5.3.3. 약물역학 5.4.3. 2상 5.4.3.1. 2상 시장, 2018-2030 (백만 달러) 5.4.4.1. 3상 시장, 2018-2030 (백만 달러) 5.4.5. 4상 5.4.5.1. 4상 시장, 2018-2030 (백만 달러) 5.5.1. 5.6. 전산 유전체학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 5.6. 전산 단백체학 5.6.1. 전산 단백체학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 5.7. 기타 5.7.1. 기타 시장, 2018-2030 (백만 달러) 6.1. 전산 생물학 시장: 최종 사용자 동향 분석 6.2. 학술 및 연구 6.2.1. 학술 및 연구 시장, 2018-2030 (백만 달러) 6.3. 산업 6.3.1. 산업 시장, 2018-2030 (백만 달러) 제7장. 지역별 비즈니스 분석 7.1. 지역별 시장 현황 7.2. 북미 7.2.2.1. 미국 전산생물학 시장, 2018 – 2030 (백만 달러) 7.2.2.2. 주요 국가별 동향 7.2.2.3. 경쟁 구도 7.2.3. 캐나다 7.2.3.1. 캐나다 전산생물학 시장, 2018 – 2030 (백만 달러) 7.2.3.2. 주요 국가별 동향 7.2.3.3. 경쟁 구도 7.3. 유럽 7.3.1. 유럽 전산생물학 시장, 2018 – 2030 (백만 달러) 7.3.2. 영국 7.3.2.2. 주요 국가별 동향 7.3.2.3. 경쟁 구도 7.3.3. 독일 7.3.3.1. 독일 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.3.3.2. 주요 국가별 동향 7.3.3.3. 경쟁 구도 7.3.4. 스페인 7.3.4.1. 스페인 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.3.4.2. 주요 국가별 동향 7.3.4.3. 경쟁 구도 7.3.5. 프랑스 7.3.5.1. 프랑스 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.3.5.3. 경쟁 시나리오 7.3.6. 이탈리아 7.3.6.1. 이탈리아 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.3.6.2. 주요 국가별 동향 7.3.6.3. 경쟁 시나리오 7.3.7. 덴마크 7.3.7.1. 덴마크 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.3.7.2. 주요 국가별 동향 7.3.7.3. 경쟁 시나리오 7.3.8. 스웨덴 7.3.8.1. 스웨덴 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.3.8.3. 경쟁 구도 7.3.9. 노르웨이 7.3.9.1. 노르웨이 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.3.9.2. 주요 국가별 동향 7.3.9.3. 경쟁 구도 7.4. 아시아 태평양 7.4.1. 아시아 태평양 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.4.2. 일본 7.4.2.1. 일본 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.4.2.2. 주요 국가별 동향 7.4.2.3. 경쟁 시나리오 7.4.3.1. 중국 전산생물학 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 7.4.3.2. 주요 국가 동향 7.4.3.3. 경쟁 시나리오 7.4.4.1. 인도 전산생물학 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 7.4.4.2. 주요 국가 동향 7.4.4.3. 경쟁 시나리오 7.4.5. 한국 7.4.5.1. 한국 전산생물학 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 7.4.5.2. 주요 국가 동향 7.4.5.3. 경쟁 시나리오 7.4.6. 태국 7.4.6.3. 경쟁 구도 7.4.7. 호주 7.4.7.2. 주요 국가별 동향 7.4.7.3. 경쟁 구도 7.5. 라틴 아메리카 7.5.1. 라틴 아메리카 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.5.2. 브라질 7.5.2.1. 브라질 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.5.2.2. 주요 국가 동향 7.5.2.3. 경쟁 시나리오 7.5.3. 멕시코 7.5.3.1. 멕시코 전산 생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.5.3.2. 주요 국가 동향 7.5.3.3. 경쟁 시나리오 7.5.4. 아르헨티나 7.5.4.1. 아르헨티나 전산 생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.5.4.2. 주요 국가 동향 7.5.4.3. 경쟁 시나리오 7.6. 중동 및 아프리카 7.6.1. 중동 및 아프리카 전산 생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.6.2. 남아프리카 공화국 7.6.2.1. 남아프리카공화국 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.6.2.3. 경쟁 구도 7.6.3. 사우디아라비아 7.6.3.1. 사우디아라비아 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.6.3.2. 주요 국가별 동향 7.6.3.3. 경쟁 구도 7.6.4. UAE 7.6.4.1. UAE 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.6.4.2. 주요 국가별 동향 7.6.4.3. 경쟁 구도 7.6.5. 쿠웨이트 7.6.5.1. 쿠웨이트 전산 생물학 시장, 2018-2030 (미화 백만 달러) 7.6.5.3. 경쟁 시나리오 8.1. 기업 분류 8.2. 전략 매핑 8.3. 기업 시장 점유율/위치 분석, 2022 8.4. 기업 프로필/목록 8.4.1. DNAnexus, Inc. 8.4.1.1. 회사 개요 8.4.1.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.1.3. 제품 벤치마킹 8.4.1.4. 전략적 계획 8.4.2. Illumina, Inc. 8.4.2.1. 회사 개요 8.4.2.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.3.1. 회사 개요 8.4.4.1. 회사 개요 8.4.4.3. 제품 벤치마킹 8.4.6.1. 회사 개요 8.4.7.1. 회사 개요 8.4.8.1. 회사 개요 8.4.8.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.8.3. 제품 벤치마킹 8.4.8.4. 전략적 계획 8.4.9.1. 회사 개요 8.4.9.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.9.3. 제품 벤치마킹 8.4.9.4. 전략적 계획 8.4.10. Fios Genomics 8.4.10.1. 회사 개요 8.4.10.4. 전략적 계획 Table of ContentsChapter 1. Methodology and Scope 1.1. Market Segmentation and Scope 1.2. Market Definitions 1.2.1. Service Segment 1.2.2. Application Segment 1.2.3. End-use Segment 1.3. Research Assumptions 1.4. Information Procurement 1.4.1. Primary Research 1.5. Information or Data Analysis 1.6. Market Formulation & Validation 1.7. Market Model 1.8. Global Market: CAGR Calculation 1.9. Objectives 1.9.1. Objective 1 1.9.2. Objective 2 1.9.3. Objective 3 Chapter 2. Executive Summary 2.1. Market Snapshot 2.2. Segment Snapshot 2.3. Competitive Landscape Snapshot Chapter 3. Variables, Trends, & Scope 3.1. Market Lineage Outlook 3.1.1. Parent Market Outlook 3.1.2. Related/Ancillary Market Outlook 3.2. Market Trends and Outlook 3.3. Market Dynamics 3.3.1. Growing Adoption Of Bioinformatics Technology 3.3.2. Advancements In Genomic Research 3.3.3. Increasing Demand For Personalized Medicines 3.4. Market Restraint Analysis 3.4.1. Lack of Skilled Professional 3.4.2. Data Privacy And Security Concerns 3.5. Business Environment Analysis 3.5.1. PESTEL Analysis 3.5.2. Porter’s Five Forces Analysis 3.5.3. COVID-19 Impact Analysis Chapter 4. Service Business Analysis 4.1. Computational Biology Market: Service Movement Analysis 4.2. Databases 4.2.1. Databases Market, 2018 - 2030 (USD Million) 4.3. Infrastructure & Hardware 4.3.1. Infrastructure & Hardware, 2018 - 2030 (USD Million) 4.4. Software Platform 4.4.1. Software Platform Market, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 5. Application Business Analysis 5.1. Computational Biology Market: Application Movement Analysis 5.2. Drug Discovery & Disease Modelling 5.2.1. Drug Discovery & Disease Modelling Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.2.2. Target Identification 5.2.2.1. Target Identification Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.2.3. Target Validation 5.2.3.1. Target Validation Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.2.4. Lead Discovery 5.2.4.1. Lead Discovery Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.2.5. Lead Optimization 5.2.5.1. Lead Optimization Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.3. Preclinical Drug Development 5.3.1. Preclinical Drug Development Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.3.2. Pharmacokinetics 5.3.2.1. Pharmacokinetics Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.3.3. Pharmacodynamics 5.3.3.1. Pharmacodynamics Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4. Clinical Trials 5.4.1. Clinical Trials Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4.2. Phase I 5.4.2.1. Phase I Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4.3. Phase II 5.4.3.1. Phase II Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4.4. Phase III 5.4.4.1. Phase III Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4.5. Phase IV 5.4.5.1. Phase IV Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.5. Computational Genomics 5.5.1. Computational Genomics Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.6. Computational Proteomics 5.6.1. Computational Proteomics Market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.7. Others 5.7.1. Others Market, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 6. End-use Business Analysis 6.1. Computational Biology Market: End-use Movement Analysis 6.2. Academic & Research 6.2.1. Academic & Research Market, 2018 - 2030 (USD Million) 6.3. Industrial 6.3.1. Industrial Market, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 7. Regional Business Analysis 7.1. Regional Market Snapshot 7.2. North America 7.2.1. North America Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.2.2. U.S. 7.2.2.1. U.S. Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.2.2.2. Key Country Dynamics 7.2.2.3. Competitive Scenario 7.2.3. Canada 7.2.3.1. Canada Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.2.3.2. Key Country Dynamics 7.2.3.3. Competitive Scenario 7.3. Europe 7.3.1. Europe Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.3.2. UK 7.3.2.1. UK Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.3.2.2. Key Country Dynamics 7.3.2.3. Competitive Scenario 7.3.3. Germany 7.3.3.1. Germany Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.3.3.2. Key Country Dynamics 7.3.3.3. Competitive Scenario 7.3.4. Spain 7.3.4.1. Spain Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.3.4.2. Key Country Dynamics 7.3.4.3. Competitive Scenario 7.3.5. France 7.3.5.1. France Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.3.5.2. Key Country Dynamics 7.3.5.3. Competitive Scenario 7.3.6. Italy 7.3.6.1. Italy Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.3.6.2. Key Country Dynamics 7.3.6.3. Competitive Scenario 7.3.7. Denmark 7.3.7.1. Denmark Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.3.7.2. Key Country Dynamics 7.3.7.3. Competitive Scenario 7.3.8. Sweden 7.3.8.1. Sweden Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.3.8.2. Key Country Dynamics 7.3.8.3. Competitive Scenario 7.3.9. Norway 7.3.9.1. Norway Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.3.9.2. Key Country Dynamics 7.3.9.3. Competitive Scenario 7.4. Asia Pacific 7.4.1. Asia-Pacific Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.4.2. Japan 7.4.2.1. Japan Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.4.2.2. Key Country Dynamics 7.4.2.3. Competitive Scenario 7.4.3. China 7.4.3.1. China Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.4.3.2. Key Country Dynamics 7.4.3.3. Competitive Scenario 7.4.4. India 7.4.4.1. India Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.4.4.2. Key Country Dynamics 7.4.4.3. Competitive Scenario 7.4.5. South Korea 7.4.5.1. South Korea Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.4.5.2. Key Country Dynamics 7.4.5.3. Competitive Scenario 7.4.6. Thailand 7.4.6.1. Thailand Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.4.6.2. Key Country Dynamics 7.4.6.3. Competitive Scenario 7.4.7. Australia 7.4.7.1. Australia Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.4.7.2. Key Country Dynamics 7.4.7.3. Competitive Scenario 7.5. Latin America 7.5.1. Latin America Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.5.2. Brazil 7.5.2.1. Brazil Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.5.2.2. Key Country Dynamics 7.5.2.3. Competitive Scenario 7.5.3. Mexico 7.5.3.1. Mexico Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.5.3.2. Key Country Dynamics 7.5.3.3. Competitive Scenario 7.5.4. Argentina 7.5.4.1. Argentina Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.5.4.2. Key Country Dynamics 7.5.4.3. Competitive Scenario 7.6. MEA 7.6.1. MEA Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.6.2. South Africa 7.6.2.1. South Africa Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.6.2.2. Key Country Dynamics 7.6.2.3. Competitive Scenario 7.6.3. Saudi Arabia 7.6.3.1. Saudi Arabia Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.6.3.2. Key Country Dynamics 7.6.3.3. Competitive Scenario 7.6.4. UAE 7.6.4.1. UAE Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.6.4.2. Key Country Dynamics 7.6.4.3. Competitive Scenario 7.6.5. Kuwait 7.6.5.1. Kuwait Computational Biology Market, 2018 - 2030 (USD Million) 7.6.5.2. Key Country Dynamics 7.6.5.3. Competitive Scenario Chapter 8. Competitive Landscape 8.1. Company Categorization 8.2. Strategy Mapping 8.3. Company Market Share/Position Analysis, 2022 8.4. Company Profiles/Listing 8.4.1. DNAnexus, Inc. 8.4.1.1. Company Overview 8.4.1.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.1.3. Product Benchmarking 8.4.1.4. Strategic Initiatives 8.4.2. Illumina, Inc. 8.4.2.1. Company Overview 8.4.2.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.2.3. Product Benchmarking 8.4.2.4. Strategic Initiatives 8.4.3. Thermo Fisher Scientific, Inc. 8.4.3.1. Company Overview 8.4.3.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.3.3. Product Benchmarking 8.4.3.4. Strategic Initiatives 8.4.4. Schrödinger, Inc. 8.4.4.1. Company Overview 8.4.4.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.4.3. Product Benchmarking 8.4.4.4. Strategic Initiatives 8.4.5. Compugen 8.4.5.1. Company Overview 8.4.5.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.5.3. Product Benchmarking 8.4.5.4. Strategic Initiatives 8.4.6. Aganitha AI Inc. 8.4.6.1. Company Overview 8.4.6.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.6.3. Product Benchmarking 8.4.6.4. Strategic Initiatives 8.4.7. Genedata AG 8.4.7.1. Company Overview 8.4.7.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.7.3. Product Benchmarking 8.4.7.4. Strategic Initiatives 8.4.8. QIAGEN 8.4.8.1. Company Overview 8.4.8.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.8.3. Product Benchmarking 8.4.8.4. Strategic Initiatives 8.4.9. SIMULATIONS PLUS 8.4.9.1. Company Overview 8.4.9.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.9.3. Product Benchmarking 8.4.9.4. Strategic Initiatives 8.4.10. Fios Genomics 8.4.10.1. Company Overview 8.4.10.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit) 8.4.10.3. Product Benchmarking 8.4.10.4. Strategic Initiatives |
| ※참고 정보 계산 생물학(Computational Biology)은 생물학적 데이터를 수집하고 분석하여 생물학적 문제를 해결하기 위한 학문 분야로, 컴퓨터 과학, 수학, 통계학, 생물학 등의 다양한 분야에서 융합된 지식을 활용한다. 이 분야의 목표는 생물학적 현상을 이해하고 예측하는 데 도움을 주는 알고리즘과 모델을 개발하는 것이다. 계산 생물학은 생명과학 연구에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 유전체학, 단백질 구조 예측, 시스템 생물학 등 다양한 생물학적 분야와 밀접하게 연관되어 있다. 계산 생물학의 주요 개념 중 하나는 생물학적 데이터의 양과 복잡성이다. 현대 생물학 연구에서는 대량의 생물학적 데이터를 생성하게 되며, 이러한 데이터는 유전체 서열, 단백질 구조, 대사 경로, 그리고 생물체 간의 상호작용을 포함한다. 따라서 계산 생물학은 이러한 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 데 필수적인 기술이다. 예를 들어, 유전체학에서는 DNA 서열 데이터를 분석하여 유전자의 구조와 기능을 이해하며, 단백질 구조 예측에서는 단백질의 3차원 구조를 예측하여 생리학적 기능을 이해하는 데 기여한다. 계산 생물학의 종류에는 여러 가지가 있다. 첫째로, 유전체학(Genomics)은 유전체 서열 데이터를 분석하여 유전자와 유전자 간의 상호작용을 연구하는 분야이다. 둘째로, 단백질 생물정보학(Proteomics)은 단백질의 구조와 기능을 분석하고 예측하는 분야로, 단백질의 상호작용과 대사 경로를 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 셋째로, 시스템 생물학(Systems Biology)은 생물체의 생리적 기능을 이해하기 위해 생물학적 구성 요소 간의 상호작용을 모델링하고 시뮬레이션하는 데 중점을 둔다. 넷째로, 진화 생물학(Evolutionary Biology)은 생물의 진화적 과정과 유전적 변화를 분석하는 분야다. 계산 생물학의 용도는 매우 다양하다. 이를 통해 질병의 발생 원인 분석, 신약 개발, 개인 맞춤형 의료 서비스 제공, 그리고 생태계의 복잡한 상호작용 이해 등이 가능하다. 예를 들어, 암 연구에서는 유전체 데이터를 분석하여 암의 유전적 변화를 이해하고, 환자 맞춤형 치료법을 개발하는 데 기여할 수 있다. 또한, 계산 생물학은 대규모 유전자 편집 프로젝트와 같은 최신 연구에도 활용되어, 생명체의 유전자를 정교하게 수정하거나 새로운 생물학적 기능을 추가하는 데 도움을 준다. 계산 생물학에 적용되는 관련 기술로는 데이터 마이닝(Data Mining), 기계 학습(Machine Learning), 시뮬레이션(Simulation), 그리고 네트워크 분석(Network Analysis) 등이 있다. 데이터 마이닝은 대량의 생물학적 데이터에서 유용한 패턴을 추출하는 기술이며, 기계 학습은 알고리즘을 통해 학습하고 예측하는 데 사용된다. 시뮬레이션 기술은 생물학적 과정을 모델링하고 동적인 시스템의 변화를 추적하는 데 도움을 주며, 네트워크 분석은 생물학적 네트워크의 구조와 행동을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 결론적으로, 계산 생물학은 현대 생물학 연구의 핵심 분야로 자리 잡고 있으며, 다양한 생명현상을 이해하고 해결하는 데 없어서는 안될 도구가 되고 있다. 이 분야의 발전은 새로운 연구 기회를 창출하며, 생명과학 연구 및 의료 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 계산 생물학 시장 (2023-2030) : 데이터 베이스, 인프라 및 하드웨어, 소프트웨어 플랫폼] (코드 : GRV23NOV013) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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