Global Ai In Bioinformatics Market
市场规模（十亿美元）
CAGR :
% 
USD
2.53 Million
USD
3.20 Million
2022
2030
 Forecast Period |
2023 –2030 |
 Market Size (Base Year) |
USD 2.53 Million |
 Market Size (Forecast Year) |
USD 3.20 Million |
 CAGR |
% |
| Major Markets Players |
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全球生物資訊學人工智慧市場，按產品（軟體、服務、其他）、類型（機器學習、深度學習等）、產品和服務（知識管理工具、生物資訊學平台、生物資訊學組織應用（基因組學、微陣列、系統生物學、文本挖掘、化學資訊學和藥物設計、蛋白質組學、轉錄組學、DNA技術、生物技術等）、代謝物環境等植物學、產業趨勢和預測到 2030 年。
生物資訊人工智慧市場分析及規模
基因定序成本的降低增強了市場的需求。為了獲得更好的醫療服務而增加的醫療支出也是市場成長的原因。主要市場參與者高度關注這段關鍵時期的各種服務推出和服務批准。此外，對生物資訊學的需求不斷增長以及公共和私營部門對生物資訊學的資助不斷增加也促進了市場需求的成長。
由於市場參與者的增加和先進服務的可用性，生物資訊市場中的人工智慧在預測年份將會成長。同時，製造商正致力於研發活動，以在市場上推出新穎的服務。生物資訊技術的不斷進步進一步推動了市場的成長。然而，生物資訊學儀器的高成本和網路安全問題可能會在預測期內阻礙生物資訊學市場人工智慧的成長。
Data Bridge Market Research 分析稱，2022 年全球生物資訊學人工智慧市場價值為 253 萬美元，預計到 2030 年將達到 2.1738 億美元，在 2023-2030 年預測期內的複合年增長率為 42.7%。由於手持式人工智慧在生物資訊學中的商業化應用技術途徑的快速發展，「服務」佔據了生物資訊學人工智慧市場中最大的技術領域。除了對市場價值、成長率、細分、地理覆蓋範圍和主要參與者等市場情景的洞察之外，Data Bridge Market Research 策劃的市場報告還包括深入的專家分析、患者流行病學、管道分析、定價分析和監管框架。
報告範圍和市場細分
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報告指標 |
細節 |
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預測期 |
2023年至2030年 |
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基準年 |
2022 |
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歷史歲月 |
2021（可自訂為2015-2020） |
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定量單位 |
收入（百萬美元），定價（美元） |
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涵蓋的領域 |
按產品（軟體、服務、其他）、類型（機器學習、深度學習、其他）、產品和服務（知識管理工具、生物資訊學平台、生物資訊學服務）、應用（基因組學、微陣列、系統生物學、文本挖掘、化學資訊學和藥物設計、蛋白質組學、轉錄組學、DNA定序、生物代謝、其他生物技術部門（醫學生物技術）、 |
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覆蓋國家 |
美國、加拿大、墨西哥。英國、德國、法國、西班牙、義大利、荷蘭、瑞士、俄羅斯、比利時、土耳其、歐洲其他地區、中國、韓國、日本、印度、澳洲、新加坡、馬來西亞、印尼、泰國、菲律賓、亞太其他地區、南非、沙烏地阿拉伯、阿聯酋、以色列、埃及、中東和非洲其他地區、巴西、阿根廷和南美洲其他地區 |
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涵蓋的市場參與者 |
JADBio（美國）、Gnosis Data Analysis（以色列）、Fios Genomics（英國）、SOPHiA GENETICS（瑞士）、Biomax Informatics Inc.（美國）、DNASTAR（美國）、Ardigen（母公司 Selvita Group）（波蘭）、Source BioScience（英國）、QIAGEN（德國）、Neoita Group）（美國）、Source BioScience（英國）、QIAGEN（德國）、美國國家） Scientific（盧森堡）、Illumina, Inc.（美國）、Thermo Fisher Scientific, Inc.（美國）、Insilico Medicine（美國）、Strand Life Sciences（印度）、Dassault Systèmes（法國）、iNDX.Ai（美國）、Paige AI, Inc.（美國）、SomaLogic Operating Co. |
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市場機會 |
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市場定義
生物資訊學是一門與生物分子序列分析有關的分支學科。它通常指基因、DNA、RNA 或蛋白質，特別適用於比較基因和蛋白質中的其他序列以及生物體內或生物體之間的不同序列，研究生物體之間的進化關係，並利用 DNA 和蛋白質序列中存在的模式來確定它們的功能。
生物資訊學結合了電腦程式設計、大數據和分子生物學，使科學家能夠理解和識別生物數據中的模式。它在研究基因組和 DNA 定序方面特別有用，因為它允許科學家組織大量數據。
從遺傳學到毒理學到真菌學到放射生物學，生物學有許多分支學科可供研究。其中，生物資訊學是最令人感興趣的領域之一，它能夠讓你識別、評估、儲存和檢索生物資訊。作為一個跨學科的研究領域，它結合了電腦科學、統計學和生物學的各種應用，開發用於理解生物數據（如 DNA 測序、蛋白質分析、進化遺傳學等）的軟體應用程式。
在不久的將來，與藥物發現的生物資訊相關的重要決策將由那些不僅了解生物學，而且還能使用生物資訊學工具及其發布的知識來製定假設和確定品質目標的個人做出。
全球生物資訊人工智慧市場動態
驅動程式
- 對生物資訊學的需求不斷增長
隨著基因組學的關注，藥理學在各種慢性疾病（尤其是癌症）的治療中繼續發揮更大的作用，次世代定序（NGS）正在發展成為一種強有力的工具，可以更深入、更精確地了解單一腫瘤和特定受體的分子基礎。資訊學在生物學研究中至關重要，它涉及學習程式設計的生物學家，或學習生物學基礎知識的電腦程式設計師、數學家或資料庫管理員。
- 降低基因定序成本
降低基因組學和生物標記預測成本的強烈需求促進了高通量基因組定序的產生，通常被稱為下一代定序（NGS）。單一生物資訊循環中會同時產生數千或數百萬個序列。工業NGS技術的大幅升級最終導致每鹼基DNA定序成本的大幅降低。因此，目前主要的定序技術已成為研究的重點，樣本設計最佳化則處於次要地位。
- 增加公共和私營部門對生物資訊學的資助
為了改善生物資訊學的工作流程，聯邦機構、公共和私人機構正在提供資金以開展生物資訊學計畫並向科學家提供研究資金。重要的是向潛在的資助者提供明確的提案和策略，說明機構在生物資訊能力建構方面要實現的目標以及預期的產出和成果。全球許多政府機構和私人組織正在加大對生物資訊學領域的投資。這些投資在很大程度上促進了生物資訊服務的數據和技術進步，進而提高了這些服務的品質。
機會
- 主要參與者的策略性舉措
研究品質的大幅提高和研究機會的增加得益於主要市場參與者所採取的各種策略措施。多年來，他們採取了產品發布、合作、合併、收購等多項舉措，預計將引領並創造更多市場機會。
透過與新科技公司成功合作，確保產業持續成長、創造力和生存力，醫療保健產品供應商擁有巨大的機會。實施技術支援的技術的醫療企業將探索新的患者護理產品模式，簡化流程並更多地讓患者參與其中。
公司發現並開發先進的生物資訊學產品，這些公司正在啟動新的措施並與其他主要參與者合作，以提供更可靠的結果和服務。
- 生物資訊技術的進步
生物資訊平台和儀器的尺寸和成本正在降低，使得公共衛生實驗室更容易採用。儘管目前基於人工智慧的生物資訊學需要高度專業化的設備和大量熟練的人員來分析數據，但生物資訊革命不太可能已經結束。隨著技術的進步，儀器和技術也需要升級，此外，生物資訊市場在各種應用方面具有巨大的升級潛力，並且預測期內生物資訊學技術有很大的進步機會。
限制/挑戰
- 儀器成本高
設備的成本在市場上扮演著重要角色。基於人工智慧的生物資訊儀器高度複雜，需要高度驗證和其他規範，而這些要求日益增加。基因組學儀器還配備了先進的特性和功能，因此價格較高，介於 1,000 萬至 2,000 萬美元之間。由於製藥公司和研究實驗室需要許多這樣的系統，因此他們在採購多台基因組儀器上的資本支出非常高。對於中小型製藥公司和研究實驗室來說，對多台基因組學儀器進行如此高的投資是不可行的。因此，預計基於人工智慧的設備的高成本將抑制市場成長。
- 缺乏熟練的專業人員來執行基於人工智慧的生物資訊學技術
生物資訊學是生物學中發展最快的研究領域之一，它涉及開發和使用計算工具來收集、存檔、組織、分析和視覺化生物數據。技術的進步使得傳統的數據分析方法已經能夠達到下一代分析的水平。生物資訊技術的進步需要各種技能來處理。由於生物資訊平台是高度自動化且昂貴的機器，因此對此類機器的不當操作可能會損壞其零件，從而妨礙實現生物數據的分析和視覺化。從而會相應妨礙資料處理的結果。因此，缺乏具備足夠技能和知識進行下一代定序的熟練專業人員阻礙了市場的成長。
這份生物資訊學人工智慧市場報告提供了最新發展、貿易法規、進出口分析、生產分析、價值鏈優化、市場份額、國內和本地化市場參與者的影響的詳細信息，分析了新興收入來源、市場法規變化、戰略市場增長分析、市場規模、類別市場增長、應用領域和主導地位、產品批准、產品發布、地理擴展、市場技術創新等方面的機會。要獲取有關生物資訊學市場人工智慧的更多信息，請聯繫 Data Bridge Market Research 以獲取分析師簡報。我們的團隊將協助您做出明智的市場決策，以實現市場成長。
最新動態
- 2022 年 6 月，數據驅動醫療領域的領導者 SOPHiA GENETICS 在維也納舉行的 ESHG 會議上宣布，其基於雲端的 SOPHiA DDM™ 平台（診斷應用程式的附件）支援的分析功能已獲得 CE-IVD 認證。透過此認證，SOPHiA DDM™ 平台現已準備好進行 IVD 測試，以支援歐盟和其他認可此認證的市場中為診斷目的而設計的所有應用程式和模組。這有助於該公司提高在全球市場的影響力
- 2021年12月，JADBio與BioLizard宣佈建立合作關係。 BioLizard 是一家敏捷的生物資訊學和 AI/ML 公司，為全球生命科學、生物技術和製藥行業的客戶提供服務。 JADBio 是一個強大的自動化機器學習平台，它允許在生物醫學和多組學數據上直觀、及時和交互地創建 ML 預測模型，同時允許透過其廣泛的報告和分析來發現知識（生物標記特徵）。這有助於該公司擴大其在市場上的產品和服務組合。
全球生物資訊學人工智慧市場範圍
生物資訊學中的人工智慧市場根據產品、類型、產品和服務、應用和產業進行細分。這些細分市場之間的成長將幫助您分析行業中的主要成長細分市場，並為用戶提供有價值的市場概覽和市場洞察，幫助他們做出策略決策，確定核心市場應用。
奉獻
- 服務
- 軟體
- 其他的
類型
- 機器學習
- 深度學習
- 其他的
產品和服務
- 生物資訊服務
- 生物資訊平台
- 知識管理工具
應用
- 基因組學
- 化學資訊學與藥物設計
- 蛋白質體學
- DNA定序
- 系統生物學
- 轉錄組學
- 文字挖掘
- 微陣列
- 代謝組學
- 其他的
部門
- 醫學生物技術
- 動物生物技術
- 植物生物技術
- 環境生物技術
- 法醫生物技術
- 其他的
全球生物資訊學人工智慧分析/洞察
對生物資訊學中的人工智慧市場進行了分析，並按國家、產品、類型、產品和服務、應用和部門提供了市場規模洞察和趨勢，如上所述。
生物資訊學人工智慧市場報告涵蓋的國家包括北美的美國、加拿大、墨西哥、英國、德國、法國、西班牙、義大利、荷蘭、瑞士、俄羅斯、比利時、土耳其、歐洲的其他地區、中國、韓國、日本、印度、澳洲、新加坡、馬來西亞、印尼、泰國、菲律賓、亞太地區的其他亞太地區、中東和非洲的南非、沙烏地阿拉伯、阿聯酋、阿聯酋、埃及和其他地區的阿根廷地區的其他地區。
由於對先進技術和藥物開發與設計的需求不斷增長，北美預計將主導全球生物資訊人工智慧市場，加速了市場的成長。為了應對日益增長的需求，公司和市場參與者正在啟動各種策略，如產品發布、進步、收購協議等，預計這些策略將推動市場成長。
由於政府對醫療保健基礎設施和人工智慧研究的投資迅速增加，預計在 2023 年至 2030 年的預測期內，亞太地區的生物資訊市場人工智慧將顯著成長。
報告的國家部分還提供了影響市場當前和未來趨勢的個別市場影響因素和市場監管變化。下游和上游價值鏈分析、技術趨勢波特五力分析、案例研究等數據點是用來預測各國市場情景的一些指標。此外，在對國家數據進行預測分析時，還考慮了全球品牌的存在和可用性及其因來自本地和國內品牌的大量或稀缺的競爭而面臨的挑戰、國內關稅和貿易路線的影響。
生物資訊市場競爭格局及人工智慧市場佔有率分析
生物資訊市場競爭格局中的人工智慧提供了競爭對手的詳細資訊。詳細資訊包括公司概況、公司財務狀況、收入、市場潛力、研發投資、新市場計劃、全球影響力、生產基地和設施、生產能力、公司優勢和劣勢、產品發布、產品寬度和廣度、應用優勢。以上提供的數據點僅與專注於生物資訊學市場人工智慧的公司有關。
生物資訊學人工智慧市場報告涵蓋的主要參與者有：
- JADBio（美國）
- Gnosis 資料分析（以色列）
- Fios Genomics（英國）
- 索菲亞遺傳學（瑞士）
- Biomax Informatics Inc.（美國）
- DNASTAR（美國）
- Ardigen（母公司 Selvita 集團）（波蘭）
- Source BioScience（英國）
- QIAGEN（德國）
- NeoGenomics Laboratories（美國）
- CelbridgeScience（美國）
- Eurofins Scientific（盧森堡）
- Illumina公司（美國）
- 賽默飛世爾科技公司（美國）
- Insilico Medicine（美國）
- Strand Life Sciences（印度）
- 達梭系統（法國）
- iNDX.Ai（美國）
- Paige AI, Inc.（美國）
- SomaLogic Operating Co., Inc.（美國）
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目录
1. 引言
1.1 研究目標
1.2 市場定義
1.3 全球生物資訊學人工智慧市場概況
1.4 貨幣和定價
1.5 限制
1.6 覆蓋市場
2. 市場區隔
2.1 關鍵要點
2.2 全球生物資訊學人工智慧市場規模
2.2.1 供應商定位網格
2.2.2 技術生命線曲線
2.2.3 市場引導
2.2.4 公司定位網格
2.2.5 公司市佔率分析
2.2.6 多變量建模
2.2.7 自上而下的分析
2.2.8 測量標準
2.2.9 供應商份額分析
2.2.10 銷售量
2.2.11 流行病學建模
2.2.12 來自關鍵主要訪談的資料點
2.2.13 來自關鍵二級資料庫的資料點
2.3 全球生物資訊學人工智慧市場：研究快照
2.4 假設
3. 市場概況
3.1 驅動程式
3.2 限制
3.3 機遇
3.4 挑戰
4. 執行摘要
5. 高階見解
5.1 佩爾斯特分析
5.2 波特五力模型
6.行業洞察
6.1 微觀和宏觀經濟因素
6.2 滲透和成長前景圖
6.3 主要定價策略
6.4 專家訪談
6.5 分析與建議
7. 智慧財產權 (IP) 組合
7.1 專利品質和強度
7.2 專利家族
7.3 許可與合作
7.4 競爭格局
7.5 智慧財產權策略與管理
7.6 其他
8. 成本分析細目
9. 技術路線圖
10. 創新追蹤與策略分析
10.1 重大交易與策略聯盟分析
10.1.1 合資企業
10.1.2 合併與收購
10.1.3 許可和合作
10.1.4 技術合作
10.1.5 戰略性撤資
10.2 正在開發的產品數量
10.3 發展階段
10.4 時間表和里程碑
10.5 創新策略和方法
10.6 風險評估與緩解
10.7 未來展望
11. 監理合規
11.1 監管機構
11.2 監理分類
11.2.1 I 類
11.2.2 II 類
11.2.3 III 類
11.3 監管提交
11.4 國際協調
11.5 合規與品質管理體系
11.6 監管挑戰與策略
12. 報銷框架
13. 機會圖分析
14. 安裝基礎數據
15.價值鏈分析
16.醫療經濟
16.1 醫療保健支出
16.2 資本支出
16.3 資本支出趨勢
16.4 資本支出分配
16.5 資金來源
16.6 行業基準
16.7 GDP佔GDP的比重
16.8 醫療保健系統結構
16.9 政府政策
16.10 經濟發展
17. 全球生物資訊學人工智慧市場，透過提供
17.1 概述
17.2 軟體
17.2.1 按模式
17.2.1.1.融合的
17.2.1.2.獨立
17.2.2 按部署模式
17.2.2.1.基於網絡
17.2.2.2.基於雲端
17.2.2.3.本地部署
17.3 服務
17.4 硬體
18. 全球生物資訊人工智慧市場（按產品和服務）
18.1 概述
18.2 知識管理工具
18.2.1 通用知識管理工具
18.2.2 專業知識管理工具
18.3 生物資訊學平台
18.3.1 序列分析平台
18.3.2 序列比對平台
18.3.3 序列操作平台
18.3.4 結構分析平台
18.3.5 其他
18.4 生物資訊服務
18.4.1 排序服務
18.4.2 資料庫管理
18.4.3 數據分析
18.4.4 其他
19. 全球生物資訊學人工智慧市場（按類型）
19.1 概述
19.2 機器學習
19.2.1 監督學習
19.2.2 無監督學習
19.3 深度學習
19.4 自然語言處理（NLP）
19.5 神經網絡
19.6 其他
20. 全球生物資訊人工智慧市場（按應用）
20.1 概述
20.2 基因組學
20.2.1 按類型
20.2.1.1.序列分析
20.2.1.1.1.去氧核糖核酸
20.2.1.1.2.核糖核酸
20.2.1.2.基因表現分析與聚類
20.2.1.3.病毒基因變異報告
20.2.1.4.其他的
20.2.2 透過提供
20.2.2.1.軟體
20.2.2.1.1.按模式
20.2.2.1.1.1 集成
20.2.2.1.1.2 獨立
20.2.2.1.2.按部署模式
20.2.2.1.2.1 基於網絡
20.2.2.1.2.2 基於雲端的
20.2.2.1.2.3 本地
20.2.2.2.服務
20.2.2.3.硬體
20.3 微陣列
20.3.1 軟體
20.3.1.1.按模式
20.3.1.1.1.融合的
20.3.1.1.2.獨立
20.3.1.2.按部署模式
20.3.1.2.1.基於網絡
20.3.1.2.2.基於雲端
20.3.1.2.3.本地部署
20.3.2 服務
20.3.3 硬體
20.4 結構生物學
20.4.1 軟體
20.4.1.1.按模式
20.4.1.1.1.融合的
20.4.1.1.2.獨立
20.4.1.2.按部署模式
20.4.1.2.1.基於網絡
20.4.1.2.2.基於雲端
20.4.1.2.3.本地部署
20.4.2 服務
20.4.3 硬體
20.5 化學資訊學與藥物設計
20.5.1 按階段
20.5.1.1.臨床前
20.5.1.2. HIV 和C型肝炎 (HCV) 蛋白酶裂解預測
20.5.1.3.其他的
20.5.2 透過提供
20.5.2.1.軟體
20.5.2.1.1.按模式
20.5.2.1.1.1 集成
20.5.2.1.1.2 獨立
20.5.2.1.2.按部署模式
20.5.2.1.2.1 基於網絡
20.5.2.1.2.2 基於雲端的
20.5.2.1.2.3 本地
20.5.2.2.服務
20.5.2.3.硬件
20.6 蛋白質體學
20.6.1 軟體
20.6.1.1.按模式
20.6.1.1.1.融合的
20.6.1.1.2.獨立
20.6.1.2.按部署模式
20.6.1.2.1.基於網絡
20.6.1.2.2.基於雲端
20.6.1.2.3.本地部署
20.6.2 服務
20.6.3 硬體
20.7 轉錄組學
20.7.1 軟體
20.7.1.1.按模式
20.7.1.1.1.融合的
20.7.1.1.2.獨立
20.7.1.2.按部署模式
20.7.1.2.1.基於網絡
20.7.1.2.2.基於雲端
20.7.1.2.3.本地部署
20.7.2 服務
20.7.3 硬體
20.8 代謝組學
20.8.1 軟體
20.8.1.1.按模式
20.8.1.1.1.融合的
20.8.1.1.2.獨立
20.8.1.2.按部署模式
20.8.1.2.1.基於網絡
20.8.1.2.2.基於雲端
20.8.1.2.3.本地部署
20.8.2 服務
20.8.3 硬體
20.9 精準醫療
20.9.1 軟體
20.9.1.1.按模式
20.9.1.1.1.融合的
20.9.1.1.2.獨立
20.9.1.2.按部署模式
20.9.1.2.1.基於網絡
20.9.1.2.2.基於雲端
20.9.1.2.3.本地部署
20.9.2 服務
20.9.3 硬體
20.10 分子建模
20.10.1 軟體
20.10.1.1.按模式
20.10.1.1.1.融合的
20.10.1.1.2.獨立
20.10.1.2.按部署模式
20.10.1.2.1.基於網絡
20.10.1.2.2.基於雲端
20.10.1.2.3.本地部署
20.10.2 服務
20.10.3 硬體
20.11 其他
21. 全球生物資訊學人工智慧市場（按產業）
21.1 概述
21.2 醫學生物技術
21.2.1 軟體
21.2.1.1.按模式
21.2.1.1.1.融合的
21.2.1.1.2.獨立
21.2.1.2.按部署模式
21.2.1.2.1.基於網絡
21.2.1.2.2.基於雲端
21.2.1.2.3.本地部署
21.2.2 服務
21.2.3 硬體
21.3 動物生物技術
21.3.1 軟體
21.3.1.1.按模式
21.3.1.1.1.融合的
21.3.1.1.2.獨立
21.3.1.2.按部署模式
21.3.1.2.1.基於網絡
21.3.1.2.2.基於雲端
21.3.1.2.3.本地部署
21.3.2 服務
21.3.3 硬體
21.4 植物生物技術
21.4.1 軟體
21.4.1.1.按模式
21.4.1.1.1.融合的
21.4.1.1.2.獨立
21.4.1.2.按部署模式
21.4.1.2.1.基於網絡
21.4.1.2.2.基於雲端
21.4.1.2.3.本地部署
21.4.2 服務
21.4.3 硬體
21.5 環境生物技術
21.5.1 軟體
21.5.1.1.按模式
21.5.1.1.1.融合的
21.5.1.1.2.獨立
21.5.1.2.按部署模式
21.5.1.2.1.基於網絡
21.5.1.2.2.基於雲端
21.5.1.2.3.本地部署
21.5.2 服務
21.5.3 硬體
21.6 法醫生物技術
21.6.1 軟體
21.6.1.1.按模式
21.6.1.1.1.融合的
21.6.1.1.2.獨立
21.6.1.2.按部署模式
21.6.1.2.1.基於網絡
21.6.1.2.2.基於雲端
21.6.1.2.3.本地部署
21.6.2 服務
21.6.3 硬體
21.7 其他
22. 全球生物資訊學人工智慧市場（按最終用戶）
22.1 概述
22.2 製藥和生物製藥公司
22.2.1 軟體
22.2.1.1.按模式
22.2.1.1.1.融合的
22.2.1.1.2.獨立
22.2.1.2.按部署模式
22.2.1.2.1.基於網絡
22.2.1.2.2.基於雲端
22.2.1.2.3.本地部署
22.2.2 服務
22.2.3 硬體
22.3 生技公司
22.3.1 軟體
22.3.1.1.按模式
22.3.1.1.1.融合的
22.3.1.1.2.獨立
22.3.1.2.按部署模式
22.3.1.2.1.基於網絡
22.3.1.2.2.基於雲端
22.3.1.2.3.本地部署
22.3.2 服務
22.3.3 硬體
22.4 政府機構
22.4.1 軟體
22.4.1.1.按模式
22.4.1.1.1.融合的
22.4.1.1.2.獨立
22.4.1.2.按部署模式
22.4.1.2.1.基於網絡
22.4.1.2.2.基於雲端
22.4.1.2.3.本地部署
22.4.2 服務
22.4.3 硬體
22.5 實驗室
22.5.1 軟體
22.5.1.1.按模式
22.5.1.1.1.融合的
22.5.1.1.2.獨立
22.5.1.2.按部署模式
22.5.1.2.1.基於網絡
22.5.1.2.2.基於雲端
22.5.1.2.3.本地部署
22.5.2 服務
22.5.3 硬體
22.6 研究與學術機構
22.6.1 軟體
22.6.1.1.按模式
22.6.1.1.1.融合的
22.6.1.1.2.獨立
22.6.1.2.按部署模式
22.6.1.2.1.基於網絡
22.6.1.2.2.基於雲端
22.6.1.2.3.本地部署
22.6.2 服務
22.6.3 硬體
22.7 其他
23. 全球生物資訊人工智慧市場（按地區）
全球生物資訊學人工智慧市場（本章中所有細分市場均按國家/地區劃分）
23.1 北美
23.1.1 美國
23.1.2 加拿大
23.1.3 墨西哥
23.2 歐洲
23.2.1 德國
23.2.2 法國
23.2.3 英國
23.2.4 匈牙利
23.2.5 立陶宛
23.2.6 奧地利
23.2.7 愛爾蘭
23.2.8 挪威
23.2.9 波蘭
23.2.10 義大利
23.2.11 西班牙
23.2.12 俄羅斯
23.2.13 土耳其
23.2.14 荷蘭
23.2.15 瑞士
23.2.16 歐洲其他地區
23.3 亞太地區
23.3.1 日本
23.3.2 中國
23.3.3 韓國
23.3.4 印度
23.3.5 新加坡
23.3.6 泰國
23.3.7 印度尼西亞
23.3.8 馬來西亞
23.3.9 菲律賓
23.3.10 澳大利亞
23.3.11 紐西蘭
23.3.12 越南
23.3.13 台灣
23.3.14 亞太其他地區
23.4 南美洲
23.4.1 巴西
23.4.2 阿根廷
23.4.3 南美洲其他地區
23.5 中東和非洲
23.5.1 南非
23.5.2 沙烏地阿拉伯
23.5.3 阿聯酋
23.5.4 埃及
23.5.5 科威特
23.5.6 以色列
23.5.7 中東和非洲其他地區
23.6 主要主要見解：依主要國家
24. 全球生物資訊人工智慧市場、SWOT 和 DBMR 分析
25. 全球生物資訊人工智慧市場、公司格局
25.1 公司份額分析：全球
25.2 公司份額分析：北美
25.3 公司份額分析：歐洲
25.4 公司份額分析：亞太地區
25.5 合併與收購
25.6 新產品開發與審批
25.7 擴展
25.8 監管變化
25.9 夥伴關係和其他策略發展
26. 全球生物資訊學人工智慧市場，公司簡介
26.1 伊萊米納公司
26.1.1 公司概況
26.1.2 地理分佈
26.1.3 收入分析
26.1.4 產品組合
26.1.5 近期發展
26.2 達梭系統
26.2.1 公司概況
26.2.2 地理分佈
26.2.3 收入分析
26.2.4 產品組合
26.2.5 近期發展
26.3 安捷倫科技公司 + NVIDIA + AWS
26.3.1 公司概況
26.3.2 地理分佈
26.3.3 收入分析
26.3.4 產品組合
26.3.5 近期發展
26.4 凱傑
26.4.1 公司概況
26.4.2 地理分佈
26.4.3 收入分析
26.4.4 產品組合
26.4.5 最近的發展
26.5 GNOSIS 數據分析
26.5.1 公司概況
26.5.2 地理分佈
26.5.3 收入分析
26.5.4 產品組合
26.5.5 近期發展
26.6 FIOS 基因組學
26.6.1 公司概況
26.6.2 地理分佈
26.6.3 收入分析
26.6.4 產品組合
26.6.5 最近的發展
26.7 賈德比奧 – 諾西斯·達·薩
26.7.1 公司概況
26.7.2 地理存在
26.7.3 收入分析
26.7.4 產品組合
26.7.5 近期發展
26.8 DNASTAR
26.8.1 公司概況
26.8.2 地理存在
26.8.3 收入分析
26.8.4 產品組合
26.8.5 最近的發展
26.9 索菲亞遺傳學
26.9.1 公司概況
26.9.2 地理存在
26.9.3 收入分析
26.9.4 產品組合
26.9.5 近期發展
26.10 BIOMAX INFORMATICS AG + MOLECULAR NETWORKS GMBH
26.10.1 公司概況
26.10.2 地理存在
26.10.3 收入分析
26.10.4 產品組合
26.10.5 近期發展
26.11 阿爾迪甘斯
26.11.1 公司概況
26.11.2 地理分佈
26.11.3 收入分析
26.11.4 產品組合
26.11.5 近期發展
26.12 源基因組學
26.12.1 公司概況
26.12.2 地理存在
26.12.3 收入分析
26.12.4 產品組合
26.12.5 近期動態
26.13 歐陸金融科學公司
26.13.1 公司概況
26.13.2 地理存在
26.13.3 收入分析
26.13.4 產品組合
26.13.5 近期發展
26.14 英賽利科醫藥
26.14.1 公司概況
26.14.2 地理存在
26.14.3 收入分析
26.14.4 產品組合
26.14.5 近期發展
26.15 新基因組實驗室
26.15.1 公司概況
26.15.2 地理存在
26.15.3 收入分析
26.15.4 產品組合
26.15.5 近期動態
26.16 基因股份公司
26.16.1 公司概況
26.16.2 地理存在
26.16.3 收入分析
26.16.4 產品組合
26.16.5 近期發展
26.17 PLISADE 生物。 + 斯特蘭德生命科學
26.17.1 公司概況
26.17.2 地理存在
26.17.3 收入分析
26.17.4 產品組合
26.17.5 近期動態
26.18 INDX.AI。
26.18.1 公司概況
26.18.2 地理存在
26.18.3 收入分析
26.18.4 產品組合
26.18.5 近期發展
26.19 PAIGE AI公司
26.19.1 公司概況
26.19.2 地理存在
26.19.3 收入分析
26.19.4 產品組合
26.19.5 近期動態
26.20 奧金
26.20.1 公司概況
26.20.2 地理存在
26.20.3 收入分析
26.20.4 產品組合
26.20.5 近期動態
26.21 內
26.21.1 公司概況
26.21.2 地理存在
26.21.3 收入分析
26.21.4 產品組合
26.21.5 近期動態
26.22 上海人工智慧實驗室
26.22.1 公司概況
26.22.2 地理存在
26.22.3 收入分析
26.22.4 產品組合
26.22.5 近期動態
26.23 IONLACE
26.23.1 公司概況
26.23.2 地理存在
26.23.3 收入分析
26.23.4 產品組合
26.23.5 近期動態
26.24 羅望子生物
26.24.1 公司概況
26.24.2 地理存在
26.24.3 收入分析
26.24.4 產品組合
26.24.5 近期動態
注意：所介紹的公司並非詳盡無遺的清單，而是根據我們先前的客戶要求而定的。我們在研究中分析了 100 多家公司，因此可以根據要求修改或替換公司名單
27.相關報告
28. 問卷調查
29. 結論
30.數據橋市場研究
研究方法
数据收集和基准年分析是使用具有大样本量的数据收集模块完成的。该阶段包括通过各种来源和策略获取市场信息或相关数据。它包括提前检查和规划从过去获得的所有数据。它同样包括检查不同信息源中出现的信息不一致。使用市场统计和连贯模型分析和估计市场数据。此外，市场份额分析和关键趋势分析是市场报告中的主要成功因素。要了解更多信息，请请求分析师致电或下拉您的询问。
DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量，其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要（行业专家）验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息，请向我们的行业专家咨询。
可定制
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