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第一章 生物計算基本概述
1.1 生物計算相關(guān)概念
1.1.1 生物信息學
1.1.2 生物計算學
1.1.3 計算生物學
1.1.4 生物計算
1.1.5 生物計算機
1.2 生物計算系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
1.2.1 并行計算
1.2.2 分布式計算
1.3 生物計算行業(yè)價值
1.3.1 科研價值
1.3.2 應用價值
1.4 生物計算產(chǎn)業(yè)鏈分析
1.4.1 未來產(chǎn)業(yè)鏈分析
1.4.2 國外代表玩家
1.4.3 國內(nèi)相關(guān)玩家
第二章 2022-2024年中國生物計算背景行業(yè)發(fā)展分析——生物科技
2.1 中國生物科技行業(yè)發(fā)展分析
2.1.1 生物科技基本介紹
2.1.2 生物科技產(chǎn)業(yè)鏈
2.1.3 生物科技行業(yè)政策保障
2.1.4 生物科技行業(yè)獨角獸企業(yè)布局
2.1.5 生物科技產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分布
2.1.6 生物科技行業(yè)發(fā)展策略
2.2 中國生物技術(shù)推廣服務行業(yè)上市公司財務運行狀況分析
2.2.1 上市公司規(guī)模
2.2.2 上市公司分布
2.2.3 經(jīng)營狀況分析
2.2.4 盈利能力分析
2.2.5 營運能力分析
2.2.6 成長能力分析
2.2.7 現(xiàn)金流量分析
2.3 中國生物科技與醫(yī)藥市場運行分析
2.3.1 醫(yī)藥生物技術(shù)進展
2.3.2 生物醫(yī)藥市場重大變化
2.3.3 生物醫(yī)藥市場競爭格局
2.3.4 生物醫(yī)藥市場發(fā)展挑戰(zhàn)
2.3.5 生物醫(yī)藥市場投融資分析
2.4 中國生物科技行業(yè)發(fā)展展望
2.4.1 生物科技行業(yè)風險評析
2.4.2 生物科技行業(yè)發(fā)展方向
2.4.3 生物科技行業(yè)發(fā)展趨勢
第三章 2022-2024年中國生物計算行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
3.1 生物計算行業(yè)的經(jīng)濟環(huán)境
3.1.1 宏觀經(jīng)濟環(huán)境
3.1.2 數(shù)字經(jīng)濟市場規(guī)模
3.1.3 生物經(jīng)濟發(fā)展布局
3.1.4 醫(yī)藥工業(yè)運行情況
3.1.5 固定資產(chǎn)投入情況
3.2 生物計算行業(yè)的政策環(huán)境
3.2.1 整體利好政策
3.2.2 市場準入政策
3.2.3 財政扶持政策
3.2.4 金融支持政策
3.3 生物計算行業(yè)的社會環(huán)境
3.3.1 社會高等教育水平
3.3.2 居民收支結(jié)構(gòu)
3.3.3 醫(yī)療保障狀況
3.3.4 疫情影響分析
3.4 生物計算行業(yè)的技術(shù)環(huán)境
3.4.1 知識產(chǎn)權(quán)保護環(huán)境提升
3.4.2 生命科學人才建設(shè)
3.4.3 科技創(chuàng)新生態(tài)良好
3.4.4 生物與信息融合發(fā)展
第四章 2022-2024年生物計算行業(yè)發(fā)展綜合分析
4.1 全球生物計算行業(yè)發(fā)展綜述
4.1.1 行業(yè)發(fā)展階段
4.1.2 行業(yè)發(fā)展概況
4.1.3 相關(guān)企業(yè)布局
4.1.4 行業(yè)驅(qū)動因素
4.1.5 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
4.2 中國生物計算行業(yè)發(fā)展概況
4.2.1 行業(yè)發(fā)展關(guān)鍵指標
4.2.2 行業(yè)發(fā)展意義
4.2.3 行業(yè)發(fā)展熱點
4.2.4 相關(guān)企業(yè)布局
4.3 中國生物計算行業(yè)發(fā)展模式分析
4.3.1 商業(yè)角度分析
4.3.2 技術(shù)角度分析
4.3.3 企業(yè)角度分析
4.4 中國生物計算與計算免疫
4.4.1 計算免疫發(fā)展意義
4.4.2 計算免疫發(fā)展要點
4.4.3 計算免疫發(fā)展動態(tài)
4.4.4 計算免疫發(fā)展方向
4.4.5 計算免疫發(fā)展前景
4.5 中國生物計算行業(yè)發(fā)展難點
4.5.1 數(shù)據(jù)難點
4.5.2 技術(shù)難點
4.5.3 動態(tài)變化難點
4.6 中國生物計算行業(yè)發(fā)展建議
4.6.1 領(lǐng)域布局
4.6.2 創(chuàng)新驅(qū)動
4.6.3 制度保障
4.6.4 人才培養(yǎng)
4.6.5 國際交流
第五章 生物計算主要類型——DNA計算
5.1 DNA計算的基本介紹
5.1.1 DNA的相關(guān)概述
5.1.2 DNA計算的概念
5.1.3 DNA計算的特點
5.1.4 DNA計算的研究內(nèi)容
5.1.5 DNA計算模型
5.2 DNA計算的發(fā)展綜述
5.2.1 DNA計算的發(fā)展歷程
5.2.2 DNA計算的應用
5.2.3 DNA計算存在的問題
5.3 DNA計算機發(fā)展狀況分析
5.3.1 DNA計算機的優(yōu)點
5.3.2 DNA計算機的研究方向
5.3.3 DNA計算機的研究意義
5.3.4 DNA計算機的設(shè)計障礙
5.4 DNA計算中運用的各類技術(shù)
5.4.1 基于鏈置換的DNA計算
5.4.2 基于DNA酶的DNA計算
5.4.3 基于瓦片的DNA計算
5.4.4 基于納米顆粒的DNA計算
5.4.5 基于SiO2的DNA計算
5.4.6 體內(nèi)DNA計算
5.4.7 其他DNA計算技術(shù)
5.5 DNA存儲發(fā)展狀況分析
5.5.1 DNA存儲的簡介
5.5.2 DNA存儲的市場容量
5.5.3 DNA存儲的應用場景
5.5.4 DNA存儲的關(guān)鍵問題
5.5.5 DNA存儲企業(yè)的投融資動態(tài)
5.5.6 DNA存儲的發(fā)展機遇
5.5.7 DNA存儲的發(fā)展方向
5.6 DNA計算的發(fā)展前景
5.6.1 DNA計算的發(fā)展展望
5.6.2 DNA計算的發(fā)展規(guī)劃
第六章 生物計算其他類型——蛋白質(zhì)計算和RNA計算
6.1 蛋白質(zhì)計算
6.1.1 蛋白質(zhì)計算設(shè)計概述
6.1.2 蛋白質(zhì)計算預測方式
6.1.3 蛋白質(zhì)計算的發(fā)展演進
6.1.4 蛋白質(zhì)計算的發(fā)展現(xiàn)狀
6.1.5 蛋白質(zhì)計算的發(fā)展意義
6.1.6 蛋白質(zhì)計算發(fā)展的挑戰(zhàn)與關(guān)鍵
6.1.7 蛋白質(zhì)計算的發(fā)展方向
6.2 RNA計算
6.2.1 RNA計算的基本介紹
6.2.2 RNA計算機發(fā)展概況
6.2.3 RNA計算的發(fā)展現(xiàn)狀
6.2.4 RNA計算的發(fā)展意義
第七章 2022-2024年生物計算上游技術(shù)支撐行業(yè)發(fā)展分析
7.1 大數(shù)據(jù)
7.1.1 大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展概述
7.1.2 大數(shù)據(jù)行業(yè)政策分析
7.1.3 大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)模分析
7.1.4 大數(shù)據(jù)行業(yè)競爭格局
7.1.5 基因大數(shù)據(jù)行業(yè)分析
7.1.6 生物信息學數(shù)據(jù)庫建設(shè)
7.1.7 大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展趨勢
7.2 人工智能
7.2.1 人工智能行業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 人工智能行業(yè)相關(guān)政策
7.2.3 人工智能行業(yè)技術(shù)突破
7.2.4 人工智能市場運行分析
7.2.5 人工智能未來發(fā)展趨勢
7.3 機器學習
7.3.1 機器學習行業(yè)相關(guān)介紹
7.3.2 機器學習行業(yè)發(fā)展階段
7.3.3 機器學習行業(yè)市場格局
7.3.4 機器學習行業(yè)人才分布
7.3.5 機器學習行業(yè)發(fā)展方向
第八章 2022-2024年生物計算應用領(lǐng)域發(fā)展狀況分析
8.1 AI制藥
8.1.1 AI制藥行業(yè)發(fā)展綜述
8.1.2 AI制藥行業(yè)發(fā)展價值
8.1.3 AI制藥行業(yè)發(fā)展驅(qū)動力
8.1.4 AI制藥重點企業(yè)布局
8.1.5 AI制藥行業(yè)投融資分析
8.1.6 AI制藥行業(yè)發(fā)展展望
8.2 精準醫(yī)療
8.2.1 精準醫(yī)療行業(yè)基本概述
8.2.2 基于生物信息分析方法的精準醫(yī)療
8.2.3 精準醫(yī)療行業(yè)信息化支撐要素
8.2.4 精準醫(yī)療行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
8.2.5 精準醫(yī)療行業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
8.2.6 精準醫(yī)療行業(yè)發(fā)展建議
8.2.7 精準醫(yī)療行業(yè)進入壁壘
8.2.8 精準醫(yī)療投融資動態(tài)
8.2.9 精準醫(yī)療行業(yè)發(fā)展前景
8.3 智慧醫(yī)療
8.3.1 智慧醫(yī)療行業(yè)基本介紹
8.3.2 智慧醫(yī)療行業(yè)應用場景
8.3.3 智慧醫(yī)療行業(yè)利好政策
8.3.4 智慧醫(yī)療行業(yè)市場狀況評析
8.3.5 智慧醫(yī)療行業(yè)供需方分析
8.3.6 智慧醫(yī)療行業(yè)的局限和展望
8.3.7 5G智慧醫(yī)療建設(shè)狀況
8.3.8 智慧醫(yī)療行業(yè)發(fā)展趨勢
第九章 2021-2024年國際生物計算相關(guān)企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1 CERTARA
9.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.3 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2 LANDOS BIOPHARMA
9.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.3 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3 COMPUGEN
9.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.3 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.4 RECURSION
9.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.4.3 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.4.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
第十章 2021-2024年國內(nèi)生物計算相關(guān)企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1 維亞生物
10.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.3 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.2 百度集團
10.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.2.3 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.2.4 2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.3 藥明康德
10.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.3.2 經(jīng)營效益分析
10.3.3 業(yè)務經(jīng)營分析
10.3.4 財務狀況分析
10.3.5 核心競爭力分析
10.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.3.7 未來前景展望
10.4 康龍化成
10.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
10.4.2 經(jīng)營效益分析
10.4.3 業(yè)務經(jīng)營分析
10.4.4 財務狀況分析
10.4.5 核心競爭力分析
10.4.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
10.4.7 未來前景展望
第十一章 生物計算行業(yè)投融資分析及風險預警
11.1 生物計算行業(yè)投融資分析
11.1.1 投資規(guī)模
11.1.2 投融資動態(tài)
11.1.3 投資機會分析
11.2 生物計算行業(yè)投資壁壘
11.2.1 技術(shù)壁壘
11.2.2 專業(yè)人才壁壘
11.2.3 資金壁壘
11.2.4 應用領(lǐng)域競爭壁壘
11.3 生物計算行業(yè)投資風險
11.3.1 資金風險
11.3.2 管理風險
11.3.3 項目研發(fā)失敗風險
11.3.4 人才流失風險
第十二章 2024-2028年生物計算行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
12.1 生物計算行業(yè)發(fā)展展望
12.1.1 發(fā)展目標
12.1.2 發(fā)展重點
12.1.3 發(fā)展前景
12.2 生物計算行業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.1 應用趨勢
12.2.2 可變現(xiàn)場景趨勢
12.2.3 軟件平臺趨勢
12.2.4 研究層級趨勢
生物計算是指利用生物系統(tǒng)固有的信息處理機理而研究開發(fā)的一種新的計算模式。生物計算研究包括器件和系統(tǒng)兩個方面。生物計算的價值主要包括科研和應用兩方面。應用方面，計算生物學的價值主要體現(xiàn)為AI制藥領(lǐng)域的化合物篩選。目前計算生物學的價值將主要集中在科研領(lǐng)域，主要體現(xiàn)在提升生物實驗效率及精度，補充實驗依據(jù)等。生物計算行業(yè)尚在起步階段，處于基礎(chǔ)沉淀期。整體而言，盡管潛在價值巨大，生物計算產(chǎn)業(yè)之路仍至少有3-5年的路要走。
由于計算生物學本身屬于工具型學科，大多創(chuàng)業(yè)公司會選擇在開發(fā)工具型平臺的同時，直接以下游應用場景作為核心變現(xiàn)業(yè)務。因此，市面上尚不存在嚴格意義上的計算生物學公司，而是以AI制藥公司、組學公司、精準醫(yī)療公司等名義出現(xiàn)。這一特點在我國尤為明顯。
與發(fā)達國家相比，我國在生物技術(shù)和信息技術(shù)的基礎(chǔ)性、先導性、顛覆性布局上仍存在短板。我國也高度重視生物計算技術(shù)的研究，推出一系列利好的發(fā)展計劃和政策，力爭在生物計算領(lǐng)域取得重大突破。2022年5月10日，國家發(fā)展改革委印發(fā)《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，提到在事關(guān)國家安全和發(fā)展全局的基礎(chǔ)核心領(lǐng)域，制定實施戰(zhàn)略性科學計劃和科學工程。瞄準人工智能、生命健康、生物育種等前沿領(lǐng)域，實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目；強調(diào)在疾病治療環(huán)節(jié)，推動抗體藥物等生物藥發(fā)展，推進重大疾病和罕見病的原創(chuàng)藥物研發(fā)，拓展先進治療技術(shù)臨床應用，規(guī)范干細胞治療等新技術(shù)臨床應用；鼓勵生物信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展。要持續(xù)挖掘生物技術(shù)、信息技術(shù)融合應用產(chǎn)生的巨大創(chuàng)新效能和產(chǎn)業(yè)動能，推動信息技術(shù)發(fā)揮在支撐新藥研制方面的作用。
近年來，資本市場加快生物計算領(lǐng)域布局，對生物計算相關(guān)公司的投資增長迅速，越來越多的公司正借助大量生物數(shù)據(jù)集開發(fā)算法，來更加深入的了解疾病，并從根本上改變藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)過程。加速器和孵化器攜手助推，為生物計算領(lǐng)域打造結(jié)構(gòu)化空間，開展醫(yī)療健康行業(yè)數(shù)據(jù)管理與分析的合作和試驗。高精尖生物技術(shù)的發(fā)展研究使得生物醫(yī)藥面對的數(shù)據(jù)呈直線增長，并且難度逐漸加大，需要處理的數(shù)據(jù)也愈發(fā)復雜。目前，許多的重大科研項目中都有涉及到生物信息技術(shù)方面的研究，生物信息技術(shù)在這些領(lǐng)域以及項目中的應用也愈發(fā)廣泛，這為利用生物信息技術(shù)進行醫(yī)藥開發(fā)、生物醫(yī)學等的后續(xù)研究發(fā)展都帶來了極大的機遇。
中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2028年中國生物計算行業(yè)深度調(diào)研及投資前景預測報告》共十二章。首先介紹了生物計算行業(yè)的相關(guān)概念，再介紹了生物計算背景行業(yè)的發(fā)展情況，接著分析了生物計算行業(yè)的發(fā)展環(huán)境，然后分別介紹了生物計算行業(yè)的發(fā)展情況、生物計算行業(yè)不同類型的發(fā)展情況、生物計算行業(yè)上游支撐技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展情況和生物計算行業(yè)應用領(lǐng)域的發(fā)展情況，隨后介紹了生物計算行業(yè)相關(guān)的國內(nèi)外重點企業(yè)經(jīng)營狀況，之后分析了生物計算行業(yè)的投資機會和風險，最后對生物計算行業(yè)的未來發(fā)展前景和趨勢進行了科學的預測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、中國信息通信研究院、國家發(fā)改委、中投產(chǎn)業(yè)研究院、中投產(chǎn)業(yè)研究院市場調(diào)查中心以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權(quán)威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對生物計算有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資生物計算相關(guān)行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
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