| ■ 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
Table of Contents Chapter 1. Methodology and Scope 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 제2장. 요약 2.1. 시장 개요 2.2. 부문별 개요 2.3. 경쟁 환경 개요 제3장. 변수, 동향 및 범위 3.1. 시장 계보 전망 3.1.1. 모시장 전망 3.1.2. 관련/하위 시장 전망 3.2. 시장 동향 및 전망 3.3. 시장 역학 3.3.1. 생물정보학 기술 도입 증가 3.3.2. 유전체 연구 발전 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 제4장. 서비스 사업 분석 4.1. 전산생물학 시장: 서비스 동향 분석 4.2. 데이터베이스 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) 제5장. 애플리케이션 비즈니스 분석 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) 5.2.3. 표적 검증 5.2.3.1. 표적 검증 시장, 2018 - 2030 (백만 달러) 5.2.4. 리드 발굴 5.2.4.1. 리드 발굴 시장, 2018 - 2030 (백만 달러) 5.2.5. 리드 최적화 5.2.5.1. 리드 최적화 시장, 2018 - 2030 (백만 달러) 5.3. 전임상 신약 개발 5.3.1. 전임상 신약 개발 시장, 2018 - 2030 (백만 달러) 5.3.2. 약물동태학 5.3.2.1. 약물동태학 시장, 2018 - 2030 (백만 달러) 5.3.3. 약물역학 5.3.3.1. 약물동태학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 5.4. 임상시험 5.4.1. 임상시험 시장, 2018-2030 (백만 달러) 5.4.2. 1상 5.4.2.1. 1상 시장, 2018-2030 (백만 달러) 5.4.3. 2상 5.4.3.1. 2상 시장, 2018-2030 (백만 달러) 5.4.4. 3상 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. 전산유전체학 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) 제6장. 최종 사용자 비즈니스 분석 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 7.2.1. 북미 전산생물학 시장, 2018 - 2030 (백만 달러) 7.2.2. 미국 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 7.3.2.1. 영국 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 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) 7.3.5.2. 주요 국가별 동향 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) 7.3.8.2. 주요 국가별 동향 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. 중국 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. 인도 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 7.4.6.1. 태국 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 7.4.6.2. 주요 국가별 동향 7.4.6.3. 경쟁 구도 7.4.7. 호주 7.4.7.1. 호주 전산생물학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 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) 7.6.2.2. 주요 국가별 동향 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) 7.6.5.2. 주요 국가 동향 7.6.5.3. 경쟁 시나리오 제8장. 경쟁 환경 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) 8.4.2.3. 제품 벤치마킹 8.4.2.4. 전략적 계획 8.4.3. Thermo Fisher Scientific, Inc. 8.4.3.1. 회사 개요 8.4.3.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.3.3. 제품 벤치마킹 8.4.3.4. 전략적 계획 8.4.4. Schrödinger, Inc. 8.4.4.1. 회사 개요 8.4.4.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.4.3. 제품 벤치마킹 8.4.4.4. 전략적 계획 8.4.5. 컴퓨젠 8.4.5.1. 회사 개요 8.4.5.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.5.3. 제품 벤치마킹 8.4.5.4. 전략적 계획 8.4.6. 아가니타 AI Inc. 8.4.6.1. 회사 개요 8.4.6.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.6.3. 제품 벤치마킹 8.4.6.4. 전략적 계획 8.4.7. 제네데이터 AG 8.4.7.1. 회사 개요 8.4.7.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.7.3. 제품 벤치마킹 8.4.7.4. 전략적 계획 8.4.8. QIAGEN 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. SIMULATIONS PLUS 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 8.4.10.2. 재무 성과 (순매출/매출액/EBITDA/총이익) 8.4.10.3. 제품 벤치마킹 8.4.10.4. 전략적 계획 |
| ※참고 정보 계산 생물학(Computational Biology)은 생물학적 데이터를 분석하고 해석하기 위해 컴퓨터 알고리즘, 통계학, 수학 및 모델링 기법을 활용하는 학문 분야입니다. 이 분야는 생물학적 시스템의 복잡성을 이해하고 생명 현상을 설명하기 위한 다양한 접근법을 제공합니다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있는 현대 생물학의 상황에서, 계산 생물학은 분석과 의사결정의 필수 도구로 자리잡고 있습니다. 계산 생물학의 주요 개념은 생물 정보학(Bioinformatics)와 밀접한 관련이 있습니다. 생물 정보학은 주로 DNA, RNA, 단백질 서열 등의 생물학적 데이터를 저장하고 처리하는 기술적 측면에 중점을 두며, 계산 생물학은 이러한 데이터를 분석하고 해석하여 생물학적 통찰력을 도출하는 데 중점을 둡니다. 계산 생물학은 생명과학, 컴퓨터 과학, 수학이 융합된 분야로, 각 분야의 지식을 바탕으로 생명체의 구조와 기능을 이해하는 데 기여합니다. 계산 생물학의 종류에는 여러 가지가 있으며, 그중 대표적인 분야로는 유전자 분석, 단백질 구조 예측, 시스템 생물학, 진화 생물학, 분자 역학 시뮬레이션, 대사 경로 분석 등이 있습니다. 유전자 분석은 유전체 데이터를 기반으로 질병 연관성 및 장기적인 유전적 변화를 연구하는 데 사용되며, 단백질 구조 예측은 단백질의 3차원 구조를 예측하여 기능과 상호작용을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 시스템 생물학은 생물학적 시스템을 통합적으로 이해하기 위해 네트워크 모델링과 시뮬레이션 기법을 활용합니다. 계산 생물학의 용도는 다양합니다. 첫째, 유전자 편집 기술인 CRISPR-Cas9과 같은 혁신적인 생명공학 기술의 개발에 필수적입니다. 이러한 기술은 특정 유전자를 표적화하여 수정하는 데 calculate 방법을 필요로 하며, 효율적인 디자인과 최적화를 가능케 합니다. 둘째, 질병 예방 및 치료에 기여하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 암, 유전병, 감염병에 대한 이해와 연구에서 핵심적입니다. 셋째, 새로운 약물 개발 과정에서도 계산 생물학의 기법이 활용되며, 이는 오랜 시간과 비용을 절감하는 데 기여합니다. 계산 생물학에서 사용되는 관련 기술로는 데이터 마이닝, 기계 학습, 네트워크 분석, 수치 해석 방법 등이 있습니다. 최근에는 인공지능(AI) 기술이 이 분야에 통합되면서, 데이터 처리와 예측 능력이 더욱 향상되고 있습니다. 특히, 딥러닝을 통한 이미지 분석 및 서열 예측이 활발히 연구되고 있으며, 생물학적 이미지 데이터, 유전자 서열 데이터 등을 효과적으로 분석하는 데 유용하게 활용되고 있습니다. 결론적으로, 계산 생물학은 현대 생명과학에서 필수적인 학문으로, 생물학적 데이터를 활용하여 질병 연구, 약물 개발, 유전자 연구 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 이루고 있습니다. 앞으로도 컴퓨터 기술과 생물학의 융합이 더욱 발전하면서 계산 생물학의 역할은 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 계산 생물학 시장 (2023-2030) : 서비스별 (데이터 베이스, 인프라 및 하드웨어, 소프트웨어 플랫폼), 용도별, 최종 용도별, 지역별] (코드 : GRV23NOV013) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 계산 생물학 시장 (2023-2030) : 서비스별 (데이터 베이스, 인프라 및 하드웨어, 소프트웨어 플랫폼), 용도별, 최종 용도별, 지역별] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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