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中国生物计算产业深度调研及投资前景预测报告
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中国生物计算产业深度调研及投资前景预测报告

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第一章 生物计算基本概述

1.1 生物计算相关概念

1.1.1 生物信息学

1.1.2 生物计算学

1.1.3 计算生物学

1.1.4 生物计算

1.1.5 生物计算机

1.2 生物计算系统结构

1.2.1 并行计算

1.2.2 分布式计算

1.3 生物计算行业价值

1.3.1 科研价值

1.3.2 应用价值

1.4 生物计算产业链分析

1.4.1 未来产业链分析

1.4.2 国外代表玩家

1.4.3 国内相关玩家

第二章 中国生物计算背景行业发展分析——生物科技

2.1 中国生物科技行业发展分析

2.1.1 生物科技基本介绍

2.1.2 生物科技产业链

2.1.3 生物科技行业政策保障

2.1.4 生物科技行业独角兽企业布局

2.1.5 生物科技产业结构分布

2.1.6 生物科技行业发展策略

2.2 中国生物科技行业上市公司财务运行状况分析

2.2.1 上市公司规模

2.2.2 上市公司分布

2.2.3 经营状况分析

2.2.4 盈利能力分析

2.2.5 营运能力分析

2.2.6 成长能力分析

2.2.7 现金流量分析

2.3 中国生物科技与医药市场运行分析

2.3.1 医药生物技术进展

2.3.2 生物医药市场重大变化

2.3.3 生物医药市场竞争格局

2.3.4 生物医药市场发展挑战

2.3.5 生物医药市场投融资分析

2.4 中国生物科技行业发展展望

2.4.1 生物科技行业风险评析

2.4.2 生物科技行业发展方向

2.4.3 生物科技行业发展趋势

第三章 中国生物计算行业发展环境分析

3.1 生物计算行业的经济环境

3.1.1 宏观经济环境

3.1.2 数字经济市场规模

3.1.3 生物经济发展布局

3.1.4 医药工业运行情况

3.1.5 固定资产投入情况

3.2 生物计算行业的政策环境

3.2.1 整体利好政策

3.2.2 市场准入政策

3.2.3 财政扶持政策

3.2.4 金融支持政策

3.3 生物计算行业的社会环境

3.3.1 社会高等教育水平

3.3.2 居民收支结构

3.3.3 医疗保障状况

3.3.4 疫情影响分析

3.4 生物计算行业的技术环境

3.4.1 知识产权保护环境提升

3.4.2 生命科学人才建设

3.4.3 科技创新生态良好

3.4.4 生物与信息融合发展

第四章 生物计算行业发展综合分析

4.1 全球生物计算行业发展综述

4.1.1 行业发展阶段

4.1.2 行业发展概况

4.1.3 相关企业布局

4.1.4 行业驱动因素

4.1.5 行业发展挑战

4.2 中国生物计算行业发展概况

4.2.1 行业发展关键指标

4.2.2 行业发展意义

4.2.3 行业发展热点

4.2.4 相关企业布局

4.3 中国生物计算行业发展模式分析

4.3.1 商业角度分析

4.3.2 技术角度分析

4.3.3 企业角度分析

4.4 中国生物计算与计算免疫

4.4.1 计算免疫发展意义

4.4.2 计算免疫发展要点

4.4.3 计算免疫发展动态

4.4.4 计算免疫发展方向

4.4.5 计算免疫发展前景

4.5 中国生物计算行业发展难点

4.5.1 数据难点

4.5.2 技术难点

4.5.3 动态变化难点

4.6 中国生物计算行业发展建议

4.6.1 领域布局

4.6.2 创新驱动

4.6.3 制度保障

4.6.4 人才培养

4.6.5 国际交流

第五章 生物计算主要类型——DNA计算

5.1 DNA计算的基本介绍

5.1.1 DNA的相关概述

5.1.2 DNA计算的概念

5.1.3 DNA计算的特点

5.1.4 DNA计算的研究内容

5.1.5 DNA计算模型

5.2 DNA计算的发展综述

5.2.1 DNA计算的发展历程

5.2.2 DNA计算的应用

5.2.3 DNA计算存在的问题

5.3 DNA计算机发展状况分析

5.3.1 DNA计算机的优点

5.3.2 DNA计算机的研究方向

5.3.3 DNA计算机的研究意义

5.3.4 DNA计算机的设计障碍

5.4 DNA计算中运用的各类技术

5.4.1 基于链置换的DNA计算

5.4.2 基于DNA酶的DNA计算

5.4.3 基于瓦片的DNA计算

5.4.4 基于纳米颗粒的DNA计算

5.4.5 基于SiO2的DNA计算

5.4.6 体内DNA计算

5.4.7 其他DNA计算技术

5.5 DNA存储发展状况分析

5.5.1 DNA存储的简介

5.5.2 DNA存储的市场容量

5.5.3 DNA存储的应用场景

5.5.4 DNA存储的关键问题

5.5.5 DNA存储企业的投融资动态

5.5.6 DNA存储的发展机遇

5.5.7 DNA存储的发展方向

5.6 DNA计算的发展前景

5.6.1 DNA计算的发展展望

5.6.2 DNA计算的发展规划

第六章 生物计算其他类型——蛋白质计算和RNA计算

6.1 蛋白质计算

6.1.1 蛋白质计算设计概述

6.1.2 蛋白质计算预测方式

6.1.3 蛋白质计算的发展演进

6.1.4 蛋白质计算的发展现状

6.1.5 蛋白质计算的发展意义

6.1.6 蛋白质计算发展的挑战与关键

6.1.7 蛋白质计算的发展方向

6.2 RNA计算

6.2.1 RNA计算的基本介绍

6.2.2 RNA计算机发展概况

6.2.3 RNA计算的发展现状

6.2.4 RNA计算的发展意义

第七章 生物计算上游技术支撑行业发展分析

7.1 大数据

7.1.1 大数据行业发展概述

7.1.2 大数据行业政策分析

7.1.3 大数据行业规模分析

7.1.4 大数据行业竞争格局

7.1.5 基因大数据行业分析

7.1.6 生物信息学数据库建设

7.1.7 大数据行业发展趋势

7.2 人工智能

7.2.1 人工智能行业发展概况

7.2.2 人工智能行业相关政策

7.2.3 人工智能行业技术突破

7.2.4 人工智能市场运行分析

7.2.5 人工智能未来发展趋势

7.3 机器学习

7.3.1 机器学习行业相关介绍

7.3.2 机器学习行业发展阶段

7.3.3 机器学习行业市场格局

7.3.4 机器学习行业人才分布

7.3.5 机器学习行业发展方向

第八章 生物计算应用领域发展状况分析

8.1 AI制药

8.1.1 AI制药行业发展综述

8.1.2 AI制药行业发展价值

8.1.3 AI制药行业发展驱动力

8.1.4 AI制药重点企业布局

8.1.5 AI制药行业投融资分析

8.1.6 AI制药行业发展展望

8.2 精准医疗

8.2.1 精准医疗行业基本概述

8.2.2 基于生物信息分析方法的精准医疗

8.2.3 精准医疗行业信息化支撑要素

8.2.4 精准医疗行业发展现状

8.2.5 精准医疗行业发展优劣势分析

8.2.6 精准医疗行业发展建议

8.2.7 精准医疗行业进入壁垒

8.2.8 精准医疗投融资动态

8.2.9 精准医疗行业发展前景

8.3 智慧医疗

8.3.1 智慧医疗行业基本介绍

8.3.2 智慧医疗行业应用场景

8.3.3 智慧医疗行业利好政策

8.3.4 智慧医疗行业市场状况评析

8.3.5 智慧医疗行业供需方分析

8.3.6 智慧医疗行业的局限和展望

8.3.7 5G智慧医疗建设状况

8.3.8 智慧医疗行业发展趋势

第九章 国际生物计算相关企业经营状况分析

9.1 CERTARA

9.1.1 企业发展概况

9.1.2 2021年企业经营状况分析

9.1.3 2022年企业经营状况分析

9.1.4 2023年企业经营状况分析

9.2 LANDOS BIOPHARMA

9.2.1 企业发展概况

9.2.2 2021年企业经营状况分析

9.2.3 2022年企业经营状况分析

9.2.4 2023年企业经营状况分析

9.3 COMPUGEN

9.3.1 企业发展概况

9.3.2 2021年企业经营状况分析

9.3.3 2022年企业经营状况分析

9.3.4 2023年企业经营状况分析

9.4 RECURSION

9.4.1 企业发展概况

9.4.2 2021年企业经营状况分析

9.4.3 2022年企业经营状况分析

9.4.4 2023年企业经营状况分析

第十章 国内生物计算相关企业经营状况分析

10.1 维亚生物

10.1.1 企业发展概况

10.1.2 2021年企业经营状况分析

10.1.3 2022年企业经营状况分析

10.1.4 2023年企业经营状况分析

10.2 百度集团

10.2.1 企业发展概况

10.2.2 2021年企业经营状况分析

10.2.3 2022年企业经营状况分析

10.2.4 2023年企业经营状况分析

10.3 药明康德

10.3.1 企业发展概况

10.3.2 经营效益分析

10.3.3 业务经营分析

10.3.4 财务状况分析

10.3.5 核心竞争力分析

10.3.6 公司发展战略

10.3.7 未来前景展望

10.4 康龙化成

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 经营效益分析

10.4.3 业务经营分析

10.4.4 财务状况分析

10.4.5 核心竞争力分析

10.4.6 公司发展战略

10.4.7 未来前景展望

第十一章 生物计算行业投融资分析及风险预警

11.1 生物计算行业投融资分析

11.1.1 投资规模

11.1.2 投融资动态

11.1.3 投资机会分析

11.2 生物计算行业投资壁垒

11.2.1 技术壁垒

11.2.2 专业人才壁垒

11.2.3 资金壁垒

11.2.4 应用领域竞争壁垒

11.3 生物计算行业投资风险

11.3.1 资金风险

11.3.2 管理风险

11.3.3 项目研发失败风险

11.3.4 人才流失风险

第十二章 生物计算行业发展前景及趋势预测

12.1 生物计算行业发展展望

12.1.1 发展目标

12.1.2 发展重点

12.1.3 发展前景

12.2 生物计算行业发展趋势

12.2.1 应用趋势

12.2.2 可变现场景趋势

12.2.3 软件平台趋势

12.2.4 研究层级趋势


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报告研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……
数据来源
报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;

其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。


报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。


通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。


智研瞻产业研究院建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,需严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算得相关产业研究成果。