Global Ai In Bioinformatics Market
시장 규모 (USD 10억)
연평균 성장률 :
% 
USD
2.53 Million
USD
3.20 Million
2022
2030
 예측 기간 |
2023 –2030 |
 시장 규모(기준 연도) |
USD 2.53 Million |
 시장 규모(예측 연도) |
USD 3.20 Million |
 연평균 성장률 |
% |
| 주요 시장 플레이어 |
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Global AI in Bioinformatics Market, By Offering (Software, Services, Others), Type (Machine Learning, Deep Learning and Others), Products and Services (Knowledge Management Tools, Bioinformatics Platforms, Bioinformatic organizationpplication (Genomics, Microarrays, System Biology, Text Mining, Chemoinformatics & Drug Design, Proteomics, Transcriptomics, DNA Sequencing, Metabolomics, Others), Sector (Medical Biotechnology, Animal Biotechnology, Plant Biotechnology, Environmental Biotechnology, Forensic Biotechnology, Others) - Industry Trends and Forecast to 2030.
AI in Bioinformatics Market Analysis and Size
The reduction in the genetic sequencing cost has enhanced the demand of the market. The rising healthcare expenditure for better health services is also attributed to the growth of the market. The major market players are highly focused on various service launches and service approvals during this crucial period. In addition, the growing demand for bioinformatics and increasing public-private sector funding for bioinformatics are also contributing to the rising demand for the market.
The AI in bioinformatics market is growing in the forecast year due to the rise in market players and the availability of advanced services. Along with this, manufacturers are engaged in R&D activity for launching novel services in the market. The increasing advancements in bioinformatics technology are further boosting the market growth. However, the high cost of instrumentations and cybersecurity concerns in bioinformatics might hamper the growth of the AI in bioinformatics market in the forecast period.
Data Bridge Market Research analyzes that the global AI in bioinformatics market is valued at USD 2.53 million in 2022 and is expected to reach USD 217.38 million by 2030, registering a CAGR of 42.7% during the forecast period of 2023-2030. “Services" accounts for the largest technology segment in the AI in bioinformatics market due to rapid developments in technological pathways to commercialize the use of handheld AI in bioinformatics. In addition to the insights on market scenarios such as market value, growth rate, segmentation, geographical coverage, and major players, the market reports curated by the Data Bridge Market Research also include in-depth expert analysis, patient epidemiology, pipeline analysis, pricing analysis, and regulatory framework.
Report Scope and Market Segmentation
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Report Metric |
Details |
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Forecast Period |
2023 to 2030 |
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Base Year |
2022 |
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Historic Years |
2021 (Customizable to 2015-2020) |
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Quantitative Units |
Revenue in USD Million, Pricing in USD |
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Segments Covered |
제공(소프트웨어, 서비스, 기타), 유형(머신러닝, 딥러닝 , 기타), 제품 및 서비스(지식 관리 도구, 생물정보학 플랫폼, 생물정보학 서비스), 애플리케이션( 게놈학 , 마이크로어레이, 시스템 생물학, 텍스트 마이닝, 화학정보학 및 약물 설계, 프로테오믹스, 전사체학, DNA 시퀀싱, 대사체학 , 기타), 부문(의료 생명공학, 동물 생명공학, 식물 생명공학, 환경 생명공학, 법의학 생명공학, 기타) |
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적용 국가 |
미국, 캐나다, 멕시코, 영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 네덜란드, 스위스, 러시아, 벨기에, 터키, 유럽의 나머지 지역, 중국, 한국, 일본, 인도, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 인도네시아, 태국, 필리핀, 아시아 태평양의 나머지 지역, 남아프리카, 사우디 아라비아, UAE, 이스라엘, 이집트 및 중동과 아프리카의 나머지 지역, 브라질, 아르헨티나 및 남미의 나머지 지역 |
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시장 참여자 포함 |
JADBio(미국), Gnosis Data Analysis(이스라엘), Fios Genomics(영국), SOPHiA GENETICS(스위스), Biomax Informatics Inc.(미국), DNASTAR(미국), Ardigen(모회사 Selvita Group)(폴란드), Source BioScience(영국), QIAGEN(독일), NeoGenomics Laboratories(미국), CelbridgeScience(미국), Eurofins Scientific(룩셈부르크), Illumina, Inc.(미국), Thermo Fisher Scientific, Inc.(미국), Insilico Medicine(미국), Strand Life Sciences(인도), Dassault Systèmes(프랑스), iNDX.Ai(미국), Paige AI, Inc.(미국), SomaLogic Operating Co., Inc.(미국) 등 |
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시장 기회 |
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시장 정의
생물정보학은 생물학적 분자의 시퀀스 분석과 관련된 하위 분야입니다. 일반적으로 유전자, DNA, RNA 또는 단백질을 말하며, 특히 단백질의 유전자와 다른 시퀀스와 유기체 내 또는 유기체 간의 다른 시퀀스를 비교하고, 유기체 간의 진화적 관계를 살펴보고, DNA와 단백질 시퀀스에 존재하는 패턴을 사용하여 그 기능을 파악하는 데 유용합니다.
생물정보학은 컴퓨터 프로그래밍, 빅데이터, 분자생물학을 결합한 것으로, 과학자들이 생물학적 데이터의 패턴을 이해하고 식별할 수 있도록 해줍니다. 특히 게놈과 DNA 시퀀싱을 연구하는 데 유용합니다. 과학자들이 방대한 양의 데이터를 정리할 수 있기 때문입니다.
유전학에서 독성학, 진균학, 방사선생물학에 이르기까지 전문화할 수 있는 생물학 분야가 수십 개 있습니다. 그리고 그 중에서도 생물정보학은 생물학적 정보를 식별, 평가, 저장 및 검색할 수 있는 흥미로운 분야 중 하나입니다. 학제간 연구 분야로서 컴퓨터 과학, 통계학, 생물학의 다양한 응용 프로그램을 통합하여 DNA 시퀀싱, 단백질 분석, 진화 유전학 등과 같은 생물학적 데이터를 이해하기 위한 소프트웨어 응용 프로그램을 개발합니다.
가까운 미래에는 약물 발견을 위한 생물정보학과 관련된 중요한 결정을 내리는 사람이 생물학을 이해할 뿐만 아니라 생물정보학 도구와 이를 통해 도출되는 지식을 활용하여 가설을 개발하고 우수한 목표를 식별할 수 있게 될 것입니다.
생물정보학 시장 역학의 글로벌 AI
운전자
- 생물정보학에 대한 수요 증가
유전체학에 초점을 맞추면서 약리학은 다양한 만성 질환, 특히 암의 치료에 더 큰 역할을 계속하고 있으며, 차세대 시퀀싱(NGS)은 개별 종양과 특정 수용체의 분자적 기초에 대한 더 깊고 정확한 통찰력을 제공하는 강력한 도구로 진화하고 있습니다. 생물학 연구에는 프로그래밍을 배우는 생물학자나 생물학의 기초를 배우는 컴퓨터 프로그래머, 수학자 또는 데이터베이스 관리자가 참여하는 정보학이 필수적입니다.
- 유전자 시퀀싱 비용 감소
유전체학 및 바이오마커 예측 비용 절감에 대한 강력한 수요는 종종 차세대 시퀀싱(NGS)이라는 이름으로 불리는 고처리량 유전체 시퀀싱의 생성에 기여했습니다. 단일 생물정보학 사이클에서 수천 또는 수백만 개의 시퀀스가 동시에 생성됩니다. 산업용 NGS 기술의 극적인 업그레이드는 염기당 DNA 시퀀싱 비용이 극적으로 절감되는 결과를 가져왔습니다. 따라서 최근 주요 시퀀싱 기술이 연구의 핵심 주제가 되었고 샘플 설계 최적화가 2차적 기능을 담당하게 되었습니다 .
- 생물정보학을 위한 공공-민간 부문 자금 지원 증가
생물정보학 워크플로우를 개선하기 위해 연방 기관, 공공 기관 및 민간 기관은 생물정보학 프로젝트를 수행하고 과학자에게 연구 목적으로 자금을 제공하고 있습니다. 기관의 생물정보학 역량 구축 측면에서 달성할 내용과 의도된 산출물 및 결과에 대한 명확한 제안과 전략을 가지고 잠재적인 자금 제공자에게 접근하는 것이 중요합니다. 전 세계의 많은 정부 기관과 민간 조직이 생물정보학 분야에 점점 더 많이 투자하고 있습니다. 이러한 투자는 주로 생물정보학 서비스의 데이터 및 기술 발전으로 이어졌고, 이는 차례로 이러한 서비스의 품질을 개선했습니다.
기회
- 주요 참여자들의 전략적 이니셔티브
연구의 질이 극적으로 상승하고 연구 기회가 늘어나는 것은 주요 시장 참여자들이 취한 다양한 전략적 이니셔티브 때문입니다. 그들은 수년에 걸쳐 제품 출시, 협업, 합병, 인수 등과 같은 이니셔티브를 취하고 있으며 시장에서 더 많은 기회를 선도하고 창출할 것으로 기대됩니다.
새로운 기술 기업과 성공적으로 협력하여 업계에서 지속적인 성장, 창의성 및 생존 가능성을 보장함으로써 의료 제품 공급업체는 엄청난 기회를 얻습니다. 기술 기반 기술을 구현하는 건강 기업은 환자 치료를 위한 새로운 상품 모드를 탐색하고 프로세스를 간소화하며 환자를 더 많이 참여시킬 것입니다.
기업들은 고급 생물정보학 제품을 발견하고 개발하고 있으며, 이러한 기업들은 더욱 신뢰할 수 있는 결과와 서비스를 제공하기 위해 새로운 이니셔티브를 시작하고 다른 주요 기업과 협력하고 있습니다.
- 생물정보학 기술의 발전
생물정보학 플랫폼과 기기의 크기와 비용이 감소하고 있어 공중 보건 연구실에서 더 쉽게 도입할 수 있습니다. 현재 AI 기반 생물정보학은 데이터를 분석하기 위해 고도로 전문화된 장비와 상당히 숙련된 직원이 필요하지만 생물정보학 혁명이 끝났을 가능성은 낮습니다. 기술이 발전함에 따라 기기와 기술의 업그레이드도 필요하며, 게다가 생물정보학 시장은 다양한 응용 분야에서 업그레이드할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있으며 예측 기간 동안 생물정보학 기술이 발전할 가능성이 높습니다.
제약/도전
- 계측 비용이 높다
장비 비용은 시장에서 중요한 요소입니다. AI 기반 생물정보학 기기는 매우 정교하고 높은 검증 및 기타 사양이 필요하며, 이는 증가합니다. 유전체학 기기는 또한 고급 기능과 기능을 갖추고 있어 1,000만~2,000만 달러의 프리미엄 가격으로 책정됩니다. 제약 회사와 연구 실험실에는 이러한 시스템이 많이 필요하기 때문에 여러 유전체학 기기를 조달하는 데 드는 자본 지출이 매우 높습니다. 중소 규모 제약 회사와 연구 실험실의 경우 여러 유전체학 기기에 이렇게 많은 투자를 하는 것은 실행 불가능합니다. 따라서 AI 기반 장비의 높은 비용이 시장 성장을 제한할 것으로 예상됩니다.
- AI 기반 생물정보학 기술을 수행할 수 있는 숙련된 전문가 부족
생물학에서 가장 빠르게 발전하는 연구 분야 중 하나는 생물정보학으로, 생물학적 데이터를 수집, 보관, 정리, 분석 및 시각화하기 위한 계산 도구를 개발하고 사용하는 것을 포함합니다. 기술의 발전으로 기존 데이터 분석 방법에서 차세대 분석 수준에 도달할 수 있게 되었습니다. 생물정보학 기술의 발전에는 이를 처리하기 위한 다양한 기술 세트가 필요합니다. 생물정보학 플랫폼은 고도로 자동화되고 비용이 많이 드는 기계이기 때문에 이러한 기계를 부적절하게 취급하면 부품이 손상되어 생물학적 데이터의 분석 및 시각화를 달성하는 데 방해가 될 수 있습니다. 따라서 데이터 처리 결과도 비례적으로 방해를 받습니다. 따라서 차세대 시퀀싱을 수행할 수 있는 적절한 기술과 지식을 갖춘 숙련된 전문가가 부족하여 시장 성장이 방해를 받습니다.
이 생물정보학 시장 보고서의 AI는 최근의 새로운 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 지역 시장 참여자의 영향, 새로운 수익 주머니, 시장 규정의 변화, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 범주 시장 성장, 응용 분야 틈새 시장 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신 측면에서의 분석 기회에 대한 세부 정보를 제공합니다. 생물정보학 시장의 AI에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Data Bridge Market Research에 연락하여 분석가 브리핑을 받으세요. 저희 팀은 시장 성장을 달성하기 위한 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드릴 것입니다.
최근 개발 사항
- 2022년 6월, 데이터 중심 의학 분야의 선두 주자인 SOPHiA GENETICS는 비엔나에서 열린 ESHG 컨퍼런스에서 진단 애플리케이션의 보조 장치인 클라우드 기반 SOPHiA DDM™ 플랫폼이 지원하는 분석 기능에 대한 CE-IVD 인증을 획득했다고 발표했습니다. 이 인증을 통해 SOPHiA DDM™ 플랫폼은 이제 유럽 연합 및 이 인증을 인정하는 다른 시장에서 진단 목적으로 설계된 모든 애플리케이션과 모듈을 지원할 수 있는 IVD 준비가 되었습니다. 이를 통해 회사는 시장에서 글로벌 입지를 강화할 수 있었습니다.
- 2021년 12월, JADBio와 BioLizard는 파트너십을 발표했습니다. BioLizard는 생명 과학, 생명 공학 및 제약 산업의 고객에게 전 세계적으로 서비스를 제공하는 민첩한 생물 정보학 및 AI/ML 회사입니다. JADBio는 광범위한 보고 및 분석을 통해 지식(바이오마커 시그니처) 발견을 허용하는 동시에 생물 의학 및 다중 오믹스 데이터에 대한 ML 예측 모델을 직관적이고 시기적절하며 대화형으로 생성할 수 있는 강력한 자동화된 머신 러닝 플랫폼입니다. 이를 통해 회사는 시장에서 제품 및 서비스 포트폴리오를 확장할 수 있었습니다.
생물정보학 시장 범위의 글로벌 AI
생물정보학 분야의 AI 시장은 제공, 유형, 제품 및 서비스, 애플리케이션 및 부문을 기준으로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 주요 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하여 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
헌금
- 서비스
- 소프트웨어
- 기타
유형
- 머신러닝
- 딥러닝
- 기타
제품 및 서비스
- 생물정보학 서비스
- 생물정보학 플랫폼
- 지식 관리 도구
애플리케이션
- 유전체학
- 화학정보학 및 약물 설계
- 프로테오믹스
- DNA 시퀀싱
- 시스템 생물학
- 전사체학
- 텍스트 마이닝
- 마이크로어레이
- 대사체학
- 기타
부문
- 의료 생명공학
- 동물 생명공학
- 식물 생명공학
- 환경생물공학
- 법의학 생명공학
- 기타
생물정보학 분석/통찰력 분야의 글로벌 AI
생물정보학 분야의 AI 시장을 분석하고, 위에 언급된 대로 국가, 제공 서비스, 유형, 제품 및 서비스, 응용 분야 및 부문별로 시장 규모에 대한 통찰력과 추세를 제공합니다.
AI 생물정보학 시장 보고서에서 다루는 국가는 북미의 미국, 캐나다, 멕시코, 영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 네덜란드, 스위스, 러시아, 벨기에, 터키, 유럽의 기타 유럽 국가, 중국, 한국, 일본, 인도, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 인도네시아, 태국, 필리핀, 아시아 태평양의 기타 아시아 태평양 국가, 남아프리카, 사우디 아라비아, UAE, 이스라엘, 이집트, 중동 및 아프리카의 기타 중동 및 아프리카(MEA), 남미의 브라질, 아르헨티나, 기타 남미입니다.
북미는 첨단 기술과 약물 개발 및 설계에 대한 수요가 증가함에 따라 생물정보학 시장에서 글로벌 AI를 주도할 것으로 예상되며, 이는 시장 성장을 가속화했습니다. 증가하는 수요에 대처하기 위해 기업과 시장 참여자는 제품 출시, 발전, 인수 계약 등과 같은 다양한 전략을 시작하고 있으며, 이는 시장 성장을 급락시킬 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 지역은 정부의 의료 인프라와 AI 연구에 대한 투자가 급증함에 따라 2023년에서 2030년까지 생물정보학 시장에서 AI가 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
보고서의 국가 섹션은 또한 현재 및 미래 시장 추세에 영향을 미치는 개별 시장 영향 요인과 시장 규제의 변화를 제공합니다. 하류 및 상류 가치 사슬 분석, 기술 추세 포터의 5가지 힘 분석, 사례 연구와 같은 데이터 포인트는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 포인터입니다. 또한 글로벌 브랜드의 존재 및 가용성과 지역 및 국내 브랜드와의 대규모 또는 희소한 경쟁으로 인해 직면한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향은 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공하는 동안 고려됩니다.
경쟁 환경 및 생물정보학 시장 점유율 분석의 AI
생물정보학 분야의 AI 시장 경쟁 구도는 경쟁자에 대한 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보에는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 용량, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭과 범위, 응용 프로그램 우위가 있습니다. 위에 제공된 데이터 포인트는 회사가 생물정보학 분야의 AI 시장에 집중하는 것과만 관련이 있습니다.
생물정보학 시장 보고서에서 다루는 주요 AI 기업은 다음과 같습니다.
- JADBio(미국)
- Gnosis 데이터 분석(이스라엘)
- Fios Genomics(영국)
- SOPHiA GENETICS(스위스)
- Biomax Informatics Inc. (미국)
- DNASTAR(미국)
- Ardigen(모회사 Selvita Group)(폴란드)
- 출처 BioScience (영국)
- QIAGEN(독일)
- NeoGenomics 연구소(미국)
- 셀브릿지사이언스(미국)
- Eurofins Scientific(룩셈부르크)
- 일루미나 주식회사(미국)
- Thermo Fisher Scientific, Inc. (미국)
- 인실리코 메디신(미국)
- Strand Life Sciences(인도)
- Dassault Systèmes(프랑스)
- iNDX.Ai(미국)
- Paige AI, Inc. (미국)
- SomaLogic Operating Co., Inc. (U.S.)
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- 대화형 대시보드를 통한 경쟁자 분석
- 최신 뉴스, 업데이트 및 추세 분석
- 포괄적인 경쟁자 추적을 위한 벤치마크 분석의 힘 활용
목차
1. INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET
1.4 CURRENCY AND PRICING
1.5 LIMITATION
1.6 MARKETS COVERED
2. MARKET SEGMENTATION
2.1 KEY TAKEAWAYS
2.2 ARRIVING AT THE GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET SIZE
2.2.1 VENDOR POSITIONING GRID
2.2.2 TECHNOLOGY LIFE LINE CURVE
2.2.3 MARKET GUIDE
2.2.4 COMPANY POSITIONING GRID
2.2.5 COMPANY MARKET SHARE ANALYSIS
2.2.6 MULTIVARIATE MODELLING
2.2.7 TOP TO BOTTOM ANALYSIS
2.2.8 STANDARDS OF MEASUREMENT
2.2.9 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.2.10 SALES VOLUME
2.2.11 EPIDEMIOLOGY MODELLING
2.2.12 DATA POINTS FROM KEY PRIMARY INTERVIEWS
2.2.13 DATA POINTS FROM KEY SECONDARY DATABASES
2.3 GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET : RESEARCH SNAPSHOT
2.4 ASSUMPTIONS
3. MARKET OVERVIEW
3.1 DRIVERS
3.2 RESTRAINTS
3.3 OPPORTUNITIES
3.4 CHALLENGES
4. EXECUTIVE SUMMARY
5. PREMIUM INSIGHTS
5.1 PESTEL ANALYSIS
5.2 PORTER'S FIVE FORCES MODEL
6. INDUSTRY INSIGHTS
6.1 MICRO AND MACRO ECONOMIC FACTORS
6.2 PENETRATION AND GROWTH PROSPECT MAPPING
6.3 KEY PRICING STRATEGIES
6.4 INTERVIEWS WITH SPECIALIST
6.5 ANALYSIS AND RECOMMENDATIONS
7. INTELLECTUAL PROPERTY (IP) PORTFOLIO
7.1 PATENT QUALITY AND STRENGTH
7.2 PATENT FAMILIES
7.3 LICENSING AND COLLABORATIONS
7.4 COMPETITIVE LANDSCAPE
7.5 IP STRATEGY AND MANAGEMENT
7.6 OTHER
8. COST ANALYSIS BREAKDOWN
9. TECHNOLOGY ROADMAP
10. INNOVATION TRACKER AND STRATEGIC ANALYSIS
10.1 MAJOR DEALS AND STRATEGIC ALLIANCES ANALYSIS
10.1.1 JOINT VENTURES
10.1.2 MERGERS AND ACQUISITIONS
10.1.3 LICENSING AND PARTNERSHIP
10.1.4 TECHNOLOGY COLLABORATIONS
10.1.5 STRATEGIC DIVESTMENTS
10.2 NUMBER OF PRODUCTS IN DEVELOPMENT
10.3 STAGE OF DEVELOPMENT
10.4 TIMELINES AND MILESTONES
10.5 INNOVATION STRATEGIES AND METHODOLOGIES
10.6 RISK ASSESSMENT AND MITIGATION
10.7 FUTURE OUTLOOK
11. REGULATORY COMPLIANCE
11.1 REGULATORY AUTHORITIES
11.2 REGULATORY CLASSIFICATIONS
11.2.1 CLASS I
11.2.2 CLASS II
11.2.3 CLASS III
11.3 REGULATORY SUBMISSIONS
11.4 INTERNATIONAL HARMONIZATION
11.5 COMPLIANCE AND QUALITY MANAGEMENT SYSTEMS
11.6 REGULATORY CHALLENGES AND STRATEGIES
12. REIMBURSEMENT FRAMEWORK
13. OPPUTUNITY MAP ANALYSIS
14. INSTALLED BASE DATA
15. VALUE CHAIN ANALYSIS
16. HEALTHCARE ECONOMY
16.1 HEALTHCARE EXPENDITURE
16.2 CAPITAL EXPENDITURE
16.3 CAPEX TRENDS
16.4 CAPEX ALLOCATION
16.5 FUNDING SOURCES
16.6 INDUSTRY BENCHMARKS
16.7 GDP RATION IN OVERALL GDP
16.8 HEALTHCARE SYSTEM STRUCTURE
16.9 GOVERNMENT POLICIES
16.10 ECONOMIC DEVELOPMENT
17. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET, BY OFFERING
17.1 OVERVIEW
17.2 SOFTWARE
17.2.1 BY MODE
17.2.1.1. INTEGRATED
17.2.1.2. STANDALONE
17.2.2 BY DEPLOYMENT MODE
17.2.2.1. WEB-BASED
17.2.2.2. CLOUD-BASED
17.2.2.3. ON PREMISE
17.3 SERVICES
17.4 HARDWARE
18. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET , BY PRODUCT AND SERVICES
18.1 OVERVIEW
18.2 KNOWLEDGE MANAGEMENT TOOLS
18.2.1 GENERALISED KNOWLEDGE MANAGEMENT TOOLS
18.2.2 SPECIALISED KNOWLEDGE MANAGEMENT TOOLS
18.3 BIOINFORMATICS PLATFORMS
18.3.1 SEQUENCE ANALYSIS PLATFORMS
18.3.2 SEQUENCE ALIGNMENT PLATFORMS
18.3.3 SEQUENCE MANIPULATION PLATFORMS
18.3.4 STRUCTURAL ANALYSIS PLATFORMS
18.3.5 OTHERS
18.4 BIOINFORMATICS SERVICES
18.4.1 SEQUENCING SERVICES
18.4.2 DATABASE MANAGEMENT
18.4.3 DATA ANALYSIS
18.4.4 OTHERS
19. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET , BY TYPE
19.1 OVERVIEW
19.2 MACHINE LEARNING
19.2.1 SUPERVISED LEARNING
19.2.2 UNSUPERVISED LEARNING
19.3 DEEP LEARNING
19.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)
19.5 NEURAL NETWORKS
19.6 OTHERS
20. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET , BY APPLICATION
20.1 OVERVIEW
20.2 GENOMICS
20.2.1 BY TYPE
20.2.1.1. SEQUENCE ANALYSIS
20.2.1.1.1. DNA
20.2.1.1.2. RNA
20.2.1.2. GENE EXPRESSION ANALYSIS AND CLUSTERING
20.2.1.3. VIRAL GENE-VARIANT REPORTING
20.2.1.4. OTHERS
20.2.2 BY OFFERING
20.2.2.1. SOFTWARE
20.2.2.1.1. BY MODE
20.2.2.1.1.1 INTEGRATED
20.2.2.1.1.2 STANDALONE
20.2.2.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
20.2.2.1.2.1 WEB-BASED
20.2.2.1.2.2 CLOUD-BASED
20.2.2.1.2.3 ON PREMISE
20.2.2.2. SERVICES
20.2.2.3. HARDWARE
20.3 MICROARRAYS
20.3.1 SOFTWARE
20.3.1.1. BY MODE
20.3.1.1.1. INTEGRATED
20.3.1.1.2. STANDALONE
20.3.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
20.3.1.2.1. WEB-BASED
20.3.1.2.2. CLOUD-BASED
20.3.1.2.3. ON PREMISE
20.3.2 SERVICES
20.3.3 HARDWARE
20.4 STRUCTURALBIOLOGY
20.4.1 SOFTWARE
20.4.1.1. BY MODE
20.4.1.1.1. INTEGRATED
20.4.1.1.2. STANDALONE
20.4.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
20.4.1.2.1. WEB-BASED
20.4.1.2.2. CLOUD-BASED
20.4.1.2.3. ON PREMISE
20.4.2 SERVICES
20.4.3 HARDWARE
20.5 CHEMOINFORMATICS & DRUG DESIGN
20.5.1 BY PHASE
20.5.1.1. PRE-CLINICAL
20.5.1.2. HIV AND HEPATITIS C (HCV) PROTEASE CLEAVAGE PREDICTION
20.5.1.3. OTHERS
20.5.2 BY OFFERING
20.5.2.1. SOFTWARE
20.5.2.1.1. BY MODE
20.5.2.1.1.1 INTEGRATED
20.5.2.1.1.2 STANDALONE
20.5.2.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
20.5.2.1.2.1 WEB-BASED
20.5.2.1.2.2 CLOUD-BASED
20.5.2.1.2.3 ON PREMISE
20.5.2.2. SERVICES
20.5.2.3. HARDWARE
20.6 PROTEOMICS
20.6.1 SOFTWARE
20.6.1.1. BY MODE
20.6.1.1.1. INTEGRATED
20.6.1.1.2. STANDALONE
20.6.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
20.6.1.2.1. WEB-BASED
20.6.1.2.2. CLOUD-BASED
20.6.1.2.3. ON PREMISE
20.6.2 SERVICES
20.6.3 HARDWARE
20.7 TRANSCRIPTOMICS
20.7.1 SOFTWARE
20.7.1.1. BY MODE
20.7.1.1.1. INTEGRATED
20.7.1.1.2. STANDALONE
20.7.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
20.7.1.2.1. WEB-BASED
20.7.1.2.2. CLOUD-BASED
20.7.1.2.3. ON PREMISE
20.7.2 SERVICES
20.7.3 HARDWARE
20.8 METABOLOMICS
20.8.1 SOFTWARE
20.8.1.1. BY MODE
20.8.1.1.1. INTEGRATED
20.8.1.1.2. STANDALONE
20.8.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
20.8.1.2.1. WEB-BASED
20.8.1.2.2. CLOUD-BASED
20.8.1.2.3. ON PREMISE
20.8.2 SERVICES
20.8.3 HARDWARE
20.9 PRECISION MEDICINE
20.9.1 SOFTWARE
20.9.1.1. BY MODE
20.9.1.1.1. INTEGRATED
20.9.1.1.2. STANDALONE
20.9.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
20.9.1.2.1. WEB-BASED
20.9.1.2.2. CLOUD-BASED
20.9.1.2.3. ON PREMISE
20.9.2 SERVICES
20.9.3 HARDWARE
20.10 MOLECULAR MODELING
20.10.1 SOFTWARE
20.10.1.1. BY MODE
20.10.1.1.1. INTEGRATED
20.10.1.1.2. STANDALONE
20.10.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
20.10.1.2.1. WEB-BASED
20.10.1.2.2. CLOUD-BASED
20.10.1.2.3. ON PREMISE
20.10.2 SERVICES
20.10.3 HARDWARE
20.11 OTHERS
21. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET , BY SECTOR
21.1 OVERVIEW
21.2 MEDICAL BIOTECHNOLOGY
21.2.1 SOFTWARE
21.2.1.1. BY MODE
21.2.1.1.1. INTEGRATED
21.2.1.1.2. STANDALONE
21.2.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
21.2.1.2.1. WEB-BASED
21.2.1.2.2. CLOUD-BASED
21.2.1.2.3. ON PREMISE
21.2.2 SERVICES
21.2.3 HARDWARE
21.3 ANIMAL BIOTECHNOLOGY
21.3.1 SOFTWARE
21.3.1.1. BY MODE
21.3.1.1.1. INTEGRATED
21.3.1.1.2. STANDALONE
21.3.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
21.3.1.2.1. WEB-BASED
21.3.1.2.2. CLOUD-BASED
21.3.1.2.3. ON PREMISE
21.3.2 SERVICES
21.3.3 HARDWARE
21.4 PLANT BIOTECHNOLOGY
21.4.1 SOFTWARE
21.4.1.1. BY MODE
21.4.1.1.1. INTEGRATED
21.4.1.1.2. STANDALONE
21.4.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
21.4.1.2.1. WEB-BASED
21.4.1.2.2. CLOUD-BASED
21.4.1.2.3. ON PREMISE
21.4.2 SERVICES
21.4.3 HARDWARE
21.5 ENVIRONMENTAL BIOTECHNOLOGY
21.5.1 SOFTWARE
21.5.1.1. BY MODE
21.5.1.1.1. INTEGRATED
21.5.1.1.2. STANDALONE
21.5.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
21.5.1.2.1. WEB-BASED
21.5.1.2.2. CLOUD-BASED
21.5.1.2.3. ON PREMISE
21.5.2 SERVICES
21.5.3 HARDWARE
21.6 FORENSIC BIOTECHNOLOGY
21.6.1 SOFTWARE
21.6.1.1. BY MODE
21.6.1.1.1. INTEGRATED
21.6.1.1.2. STANDALONE
21.6.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
21.6.1.2.1. WEB-BASED
21.6.1.2.2. CLOUD-BASED
21.6.1.2.3. ON PREMISE
21.6.2 SERVICES
21.6.3 HARDWARE
21.7 OTHERS
22. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET , BY END USER
22.1 OVERVIEW
22.2 PHARMA AND BIOPHARMA COMPANIES
22.2.1 SOFTWARE
22.2.1.1. BY MODE
22.2.1.1.1. INTEGRATED
22.2.1.1.2. STANDALONE
22.2.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
22.2.1.2.1. WEB-BASED
22.2.1.2.2. CLOUD-BASED
22.2.1.2.3. ON PREMISE
22.2.2 SERVICES
22.2.3 HARDWARE
22.3 BIOTECH COMPANIES
22.3.1 SOFTWARE
22.3.1.1. BY MODE
22.3.1.1.1. INTEGRATED
22.3.1.1.2. STANDALONE
22.3.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
22.3.1.2.1. WEB-BASED
22.3.1.2.2. CLOUD-BASED
22.3.1.2.3. ON PREMISE
22.3.2 SERVICES
22.3.3 HARDWARE
22.4 GOVERNMENT AGENCIES
22.4.1 SOFTWARE
22.4.1.1. BY MODE
22.4.1.1.1. INTEGRATED
22.4.1.1.2. STANDALONE
22.4.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
22.4.1.2.1. WEB-BASED
22.4.1.2.2. CLOUD-BASED
22.4.1.2.3. ON PREMISE
22.4.2 SERVICES
22.4.3 HARDWARE
22.5 LABORATORIES
22.5.1 SOFTWARE
22.5.1.1. BY MODE
22.5.1.1.1. INTEGRATED
22.5.1.1.2. STANDALONE
22.5.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
22.5.1.2.1. WEB-BASED
22.5.1.2.2. CLOUD-BASED
22.5.1.2.3. ON PREMISE
22.5.2 SERVICES
22.5.3 HARDWARE
22.6 RESEARCH AND ACADEMIC INSTITUTES
22.6.1 SOFTWARE
22.6.1.1. BY MODE
22.6.1.1.1. INTEGRATED
22.6.1.1.2. STANDALONE
22.6.1.2. BY DEPLOYMENT MODE
22.6.1.2.1. WEB-BASED
22.6.1.2.2. CLOUD-BASED
22.6.1.2.3. ON PREMISE
22.6.2 SERVICES
22.6.3 HARDWARE
22.7 OTHERS
23. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET , BY REGION
GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET, (ALL SEGMENTATION PROVIDED ABOVE IS REPRESENTED IN THIS CHAPTER BY COUNTRY)
23.1 NORTH AMERICA
23.1.1 U.S.
23.1.2 CANADA
23.1.3 MEXICO
23.2 EUROPE
23.2.1 GERMANY
23.2.2 FRANCE
23.2.3 U.K.
23.2.4 HUNGARY
23.2.5 LITHUANIA
23.2.6 AUSTRIA
23.2.7 IRELAND
23.2.8 NORWAY
23.2.9 POLAND
23.2.10 ITALY
23.2.11 SPAIN
23.2.12 RUSSIA
23.2.13 TURKEY
23.2.14 NETHERLANDS
23.2.15 SWITZERLAND
23.2.16 REST OF EUROPE
23.3 ASIA-PACIFIC
23.3.1 JAPAN
23.3.2 CHINA
23.3.3 SOUTH KOREA
23.3.4 INDIA
23.3.5 SINGAPORE
23.3.6 THAILAND
23.3.7 INDONESIA
23.3.8 MALAYSIA
23.3.9 PHILIPPINE
23.3.10 AUSTRALIA
23.3.11 NEW ZEALAND
23.3.12 VIETNAM
23.3.13 TAIWAN
23.3.14 REST OF ASIA-PACIFIC
23.4 SOUTH AMERICA
23.4.1 BRAZIL
23.4.2 ARGENTINA
23.4.3 REST OF SOUTH AMERICA
23.5 MIDDLE EAST AND AFRICA
23.5.1 SOUTH AFRICA
23.5.2 SAUDI ARABIA
23.5.3 UAE
23.5.4 EGYPT
23.5.5 KUWAIT
23.5.6 ISRAEL
23.5.7 REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA
23.6 KEY PRIMARY INSIGHTS: BY MAJOR COUNTRIES
24. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET , SWOT AND DBMR ANALYSIS
25. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET , COMPANY LANDSCAPE
25.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: GLOBAL
25.2 COMPANY SHARE ANALYSIS: NORTH AMERICA
25.3 COMPANY SHARE ANALYSIS: EUROPE
25.4 COMPANY SHARE ANALYSIS: ASIA-PACIFIC
25.5 MERGERS & ACQUISITIONS
25.6 NEW PRODUCT DEVELOPMENT & APPROVALS
25.7 EXPANSIONS
25.8 REGULATORY CHANGES
25.9 PARTNERSHIP AND OTHER STRATEGIC DEVELOPMENTS
26. GLOBAL AI IN BIOINFORMATICS MARKET , COMPANY PROFILE
26.1 ILLUMINA, INC
26.1.1 COMPANY OVERVIEW
26.1.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.1.3 REVENUE ANALYSIS
26.1.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.1.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.2 DASSAULT SYSTÈMES
26.2.1 COMPANY OVERVIEW
26.2.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.2.3 REVENUE ANALYSIS
26.2.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.2.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.3 AGILENT TECHNOLOGIES, INC + NVIDIA + AWS
26.3.1 COMPANY OVERVIEW
26.3.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.3.3 REVENUE ANALYSIS
26.3.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.3.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.4 QIAGEN
26.4.1 COMPANY OVERVIEW
26.4.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.4.3 REVENUE ANALYSIS
26.4.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.4.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.5 GNOSIS DATA ANALYSIS
26.5.1 COMPANY OVERVIEW
26.5.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.5.3 REVENUE ANALYSIS
26.5.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.5.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.6 FIOS GENOMICS
26.6.1 COMPANY OVERVIEW
26.6.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.6.3 REVENUE ANALYSIS
26.6.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.6.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.7 JADBIO – GNOSIS DA S.A.
26.7.1 COMPANY OVERVIEW
26.7.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.7.3 REVENUE ANALYSIS
26.7.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.7.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.8 DNASTAR
26.8.1 COMPANY OVERVIEW
26.8.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.8.3 REVENUE ANALYSIS
26.8.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.8.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.9 SOPHIA GENETICS
26.9.1 COMPANY OVERVIEW
26.9.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.9.3 REVENUE ANALYSIS
26.9.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.9.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.10 BIOMAX INFORMATICS AG + MOLECULAR NETWORKS GMBH
26.10.1 COMPANY OVERVIEW
26.10.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.10.3 REVENUE ANALYSIS
26.10.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.10.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.11 ARDIGEN
26.11.1 COMPANY OVERVIEW
26.11.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.11.3 REVENUE ANALYSIS
26.11.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.11.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.12 SOURCE GENOMICS
26.12.1 COMPANY OVERVIEW
26.12.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.12.3 REVENUE ANALYSIS
26.12.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.12.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.13 EUROFINS SCIENTIFIC
26.13.1 COMPANY OVERVIEW
26.13.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.13.3 REVENUE ANALYSIS
26.13.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.13.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.14 INSILICO MEDICINE
26.14.1 COMPANY OVERVIEW
26.14.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.14.3 REVENUE ANALYSIS
26.14.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.14.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.15 NEOGENOMICS LABORATORIES
26.15.1 COMPANY OVERVIEW
26.15.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.15.3 REVENUE ANALYSIS
26.15.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.15.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.16 GENEDATA AG
26.16.1 COMPANY OVERVIEW
26.16.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.16.3 REVENUE ANALYSIS
26.16.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.16.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.17 PLISADE BIO. + STRAND LIFE SCIENCES
26.17.1 COMPANY OVERVIEW
26.17.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.17.3 REVENUE ANALYSIS
26.17.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.17.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.18 INDX.AI.
26.18.1 COMPANY OVERVIEW
26.18.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.18.3 REVENUE ANALYSIS
26.18.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.18.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.19 PAIGE AI, INC.
26.19.1 COMPANY OVERVIEW
26.19.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.19.3 REVENUE ANALYSIS
26.19.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.19.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.20 OWKIN
26.20.1 COMPANY OVERVIEW
26.20.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.20.3 REVENUE ANALYSIS
26.20.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.20.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.21 INSITRO
26.21.1 COMPANY OVERVIEW
26.21.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.21.3 REVENUE ANALYSIS
26.21.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.21.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.22 SHANGHAI ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABORATORY
26.22.1 COMPANY OVERVIEW
26.22.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.22.3 REVENUE ANALYSIS
26.22.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.22.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.23 IONLACE
26.23.1 COMPANY OVERVIEW
26.23.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.23.3 REVENUE ANALYSIS
26.23.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.23.5 RECENT DEVELOPEMENTS
26.24 TAMARIND BIO
26.24.1 COMPANY OVERVIEW
26.24.2 GEOGRAPHIC PRESENCE
26.24.3 REVENUE ANALYSIS
26.24.4 PRODUCT PORTFOLIO
26.24.5 RECENT DEVELOPEMENTS
NOTE: THE COMPANIES PROFILED IS NOT EXHAUSTIVE LIST AND IS AS PER OUR PREVIOUS CLIENT REQUIREMENT. WE PROFILE MORE THAN 100 COMPANIES IN OUR STUDY AND HENCE THE LIST OF COMPANIES CAN BE MODIFIED OR REPLACED ON REQUEST
27. RELATED REPORTS
28. QUESTIONNAIRE
29. CONCLUSION
30. DATA BRIDGE MARKET RESEARCH
연구 방법론
데이터 수집 및 기준 연도 분석은 대규모 샘플 크기의 데이터 수집 모듈을 사용하여 수행됩니다. 이 단계에는 다양한 소스와 전략을 통해 시장 정보 또는 관련 데이터를 얻는 것이 포함됩니다. 여기에는 과거에 수집한 모든 데이터를 미리 검토하고 계획하는 것이 포함됩니다. 또한 다양한 정보 소스에서 발견되는 정보 불일치를 검토하는 것도 포함됩니다. 시장 데이터는 시장 통계 및 일관된 모델을 사용하여 분석하고 추정합니다. 또한 시장 점유율 분석 및 주요 추세 분석은 시장 보고서의 주요 성공 요인입니다. 자세한 내용은 분석가에게 전화를 요청하거나 문의 사항을 드롭하세요.
DBMR 연구팀에서 사용하는 주요 연구 방법론은 데이터 마이닝, 시장에 대한 데이터 변수의 영향 분석 및 주요(산업 전문가) 검증을 포함하는 데이터 삼각 측량입니다. 데이터 모델에는 공급업체 포지셔닝 그리드, 시장 타임라인 분석, 시장 개요 및 가이드, 회사 포지셔닝 그리드, 특허 분석, 가격 분석, 회사 시장 점유율 분석, 측정 기준, 글로벌 대 지역 및 공급업체 점유율 분석이 포함됩니다. 연구 방법론에 대해 자세히 알아보려면 문의를 통해 업계 전문가에게 문의하세요.
사용자 정의 가능
Data Bridge Market Research는 고급 형성 연구 분야의 선두 주자입니다. 저희는 기존 및 신규 고객에게 목표에 맞는 데이터와 분석을 제공하는 데 자부심을 느낍니다. 보고서는 추가 국가에 대한 시장 이해(국가 목록 요청), 임상 시험 결과 데이터, 문헌 검토, 재생 시장 및 제품 기반 분석을 포함하도록 사용자 정의할 수 있습니다. 기술 기반 분석에서 시장 포트폴리오 전략에 이르기까지 타겟 경쟁업체의 시장 분석을 분석할 수 있습니다. 귀하가 원하는 형식과 데이터 스타일로 필요한 만큼 많은 경쟁자를 추가할 수 있습니다. 저희 분석가 팀은 또한 원시 엑셀 파일 피벗 테이블(팩트북)로 데이터를 제공하거나 보고서에서 사용 가능한 데이터 세트에서 프레젠테이션을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
