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第一章 生物計算基本概述
1.1 生物計算相關概念
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 生物計算系統結構
1.2.1 并行計算
1.2.2 分布式計算
1.3 生物計算行業價值
1.3.1 科研價值
1.3.2 應用價值
1.4 生物計算產業鏈分析
1.4.1 未來產業鏈分析
1.4.2 國外代表玩家
1.4.3 國內相關玩家
第二章 2022-2024年中國生物計算背景行業發展分析——生物科技
2.1 中國生物科技行業發展分析
2.1.1 生物科技基本介紹
2.1.2 生物科技產業鏈
2.1.3 生物科技行業政策保障
2.1.4 生物科技行業獨角獸企業布局
2.1.5 生物科技產業結構分布
2.1.6 生物科技行業發展策略
2.2 中國生物技術推廣服務行業上市公司財務運行狀況分析
2.2.1 上市公司規模
2.2.2 上市公司分布
2.2.3 經營狀況分析
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 現金流量分析
2.3 中國生物科技與醫藥市場運行分析
2.3.1 醫藥生物技術進展
2.3.2 生物醫藥市場重大變化
2.3.3 生物醫藥市場競爭格局
2.3.4 生物醫藥市場發展挑戰
2.3.5 生物醫藥市場投融資分析
2.4 中國生物科技行業發展展望
2.4.1 生物科技行業風險評析
2.4.2 生物科技行業發展方向
2.4.3 生物科技行業發展趨勢
第三章 2022-2024年中國生物計算行業發展環境分析
3.1 生物計算行業的經濟環境
3.1.1 宏觀經濟環境
3.1.2 數字經濟市場規模
3.1.3 生物經濟發展布局
3.1.4 醫藥工業運行情況
3.1.5 固定資產投入情況
3.2 生物計算行業的政策環境
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 生物計算行業的社會環境
3.3.1 社會高等教育水平
3.3.2 居民收支結構
3.3.3 醫療保障狀況
3.3.4 疫情影響分析
3.4 生物計算行業的技術環境
3.4.1 知識產權保護環境提升
3.4.2 生命科學人才建設
3.4.3 科技創新生態良好
3.4.4 生物與信息融合發展
第四章 2022-2024年生物計算行業發展綜合分析
4.1 全球生物計算行業發展綜述
4.1.1 行業發展階段
4.1.2 行業發展概況
4.1.3 相關企業布局
4.1.4 行業驅動因素
4.1.5 行業發展挑戰
4.2 中國生物計算行業發展概況
4.2.1 行業發展關鍵指標
4.2.2 行業發展意義
4.2.3 行業發展熱點
4.2.4 相關企業布局
4.3 中國生物計算行業發展模式分析
4.3.1 商業角度分析
4.3.2 技術角度分析
4.3.3 企業角度分析
4.4 中國生物計算與計算免疫
4.4.1 計算免疫發展意義
4.4.2 計算免疫發展要點
4.4.3 計算免疫發展動態
4.4.4 計算免疫發展方向
4.4.5 計算免疫發展前景
4.5 中國生物計算行業發展難點
4.5.1 數據難點
4.5.2 技術難點
4.5.3 動態變化難點
4.6 中國生物計算行業發展建議
4.6.1 領域布局
4.6.2 創新驅動
4.6.3 制度保障
4.6.4 人才培養
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計算的研究內容
5.1.5 DNA計算模型
5.2 DNA計算的發展綜述
5.2.1 DNA計算的發展歷程
5.2.2 DNA計算的應用
5.2.3 DNA計算存在的問題
5.3 DNA計算機發展狀況分析
5.3.1 DNA計算機的優點
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計算機的設計障礙
5.4 DNA計算中運用的各類技術
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DNA計算
5.4.7 其他DNA計算技術
5.5 DNA存儲發展狀況分析
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存儲的關鍵問題
5.5.5 DNA存儲企業的投融資動態
5.5.6 DNA存儲的發展機遇
5.5.7 DNA存儲的發展方向
5.6 DNA計算的發展前景
5.6.1 DNA計算的發展展望
5.6.2 DNA計算的發展規劃
第六章 生物計算其他類型——蛋白質計算和RNA計算
6.1 蛋白質計算
6.1.1 蛋白質計算設計概述
6.1.2 蛋白質計算預測方式
6.1.3 蛋白質計算的發展演進
6.1.4 蛋白質計算的發展現狀
6.1.5 蛋白質計算的發展意義
6.1.6 蛋白質計算發展的挑戰與關鍵
6.1.7 蛋白質計算的發展方向
6.2 RNA計算
6.2.1 RNA計算的基本介紹
6.2.2 RNA計算機發展概況
6.2.3 RNA計算的發展現狀
6.2.4 RNA計算的發展意義
第七章 2022-2024年生物計算上游技術支撐行業發展分析
7.1 大數據
7.1.1 大數據行業發展概述
7.1.2 大數據行業政策分析
7.1.3 大數據行業規模分析
7.1.4 大數據行業競爭格局
7.1.5 基因大數據行業分析
7.1.6 生物信息學數據庫建設
7.1.7 大數據行業發展趨勢
7.2 人工智能
7.2.1 人工智能行業發展概況
7.2.2 人工智能行業相關政策
7.2.3 人工智能行業技術突破
7.2.4 人工智能市場運行分析
7.2.5 人工智能未來發展趨勢
7.3 機器學習
7.3.1 機器學習行業相關介紹
7.3.2 機器學習行業發展階段
7.3.3 機器學習行業市場格局
7.3.4 機器學習行業人才分布
7.3.5 機器學習行業發展方向
第八章 2022-2024年生物計算應用領域發展狀況分析
8.1 AI制藥
8.1.1 AI制藥行業發展綜述
8.1.2 AI制藥行業發展價值
8.1.3 AI制藥行業發展驅動力
8.1.4 AI制藥重點企業布局
8.1.5 AI制藥行業投融資分析
8.1.6 AI制藥行業發展展望
8.2 精準醫療
8.2.1 精準醫療行業基本概述
8.2.2 基于生物信息分析方法的精準醫療
8.2.3 精準醫療行業信息化支撐要素
8.2.4 精準醫療行業發展現狀
8.2.5 精準醫療行業發展優劣勢分析
8.2.6 精準醫療行業發展建議
8.2.7 精準醫療行業進入壁壘
8.2.8 精準醫療投融資動態
8.2.9 精準醫療行業發展前景
8.3 智慧醫療
8.3.1 智慧醫療行業基本介紹
8.3.2 智慧醫療行業應用場景
8.3.3 智慧醫療行業利好政策
8.3.4 智慧醫療行業市場狀況評析
8.3.5 智慧醫療行業供需方分析
8.3.6 智慧醫療行業的局限和展望
8.3.7 5G智慧醫療建設狀況
8.3.8 智慧醫療行業發展趨勢
第九章 2021-2024年國際生物計算相關企業經營狀況分析
9.1 CERTARA
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 2022年企業經營狀況分析
9.1.3 2023年企業經營狀況分析
9.1.4 2024年企業經營狀況分析
9.2 LANDOS BIOPHARMA
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 2022年企業經營狀況分析
9.2.3 2023年企業經營狀況分析
9.2.4 2024年企業經營狀況分析
9.3 COMPUGEN
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 2022年企業經營狀況分析
9.3.3 2023年企業經營狀況分析
9.3.4 2024年企業經營狀況分析
9.4 RECURSION
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 2022年企業經營狀況分析
9.4.3 2023年企業經營狀況分析
9.4.4 2024年企業經營狀況分析
第十章 2021-2024年國內生物計算相關企業經營狀況分析
10.1 維亞生物
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 2022年企業經營狀況分析
10.1.3 2023年企業經營狀況分析
10.1.4 2024年企業經營狀況分析
10.2 百度集團
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 2022年企業經營狀況分析
10.2.3 2023年企業經營狀況分析
10.2.4 2024年企業經營狀況分析
10.3 藥明康德
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 經營效益分析
10.3.3 業務經營分析
10.3.4 財務狀況分析
10.3.5 核心競爭力分析
10.3.6 公司發展戰略
10.3.7 未來前景展望
10.4 康龍化成
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 經營效益分析
10.4.3 業務經營分析
10.4.4 財務狀況分析
10.4.5 核心競爭力分析
10.4.6 公司發展戰略
10.4.7 未來前景展望
第十一章 生物計算行業投融資分析及風險預警
11.1 生物計算行業投融資分析
11.1.1 投資規模
11.1.2 投融資動態
11.1.3 投資機會分析
11.2 生物計算行業投資壁壘
11.2.1 技術壁壘
11.2.2 專業人才壁壘
11.2.3 資金壁壘
11.2.4 應用領域競爭壁壘
11.3 生物計算行業投資風險
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年生物計算行業發展前景及趨勢預測
12.1 生物計算行業發展展望
12.1.1 發展目標
12.1.2 發展重點
12.1.3 發展前景
12.2 生物計算行業發展趨勢
12.2.1 應用趨勢
12.2.2 可變現場景趨勢
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固有的信息處理機理而研究開發的一種新的計算模式。生物計算研究包括器件和系統兩個方面。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為AI制藥領域的化合物篩選。目前計算生物學的價值將主要集中在科研領域，主要體現在提升生物實驗效率及精度，補充實驗依據等。生物計算行業尚在起步階段，處于基礎沉淀期。整體而言，盡管潛在價值巨大，生物計算產業之路仍至少有3-5年的路要走。
由于計算生物學本身屬于工具型學科，大多創業公司會選擇在開發工具型平臺的同時，直接以下游應用場景作為核心變現業務。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、精準醫療公司等名義出現。這一特點在我國尤為明顯。
與發達國家相比，我國在生物技術和信息技術的基礎性、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的研究，推出一系列利好的發展計劃和政策，力爭在生物計算領域取得重大突破。2022年5月10日，國家發展改革委印發《“十四五”生物經濟發展規劃》，提到在事關國家安全和發展全局的基礎核心領域，制定實施戰略性科學計劃和科學工程。瞄準人工智能、生命健康、生物育種等前沿領域，實施一批具有前瞻性、戰略性的國家重大科技項目；強調在疾病治療環節，推動抗體藥物等生物藥發展，推進重大疾病和罕見病的原創藥物研發，拓展先進治療技術臨床應用，規范干細胞治療等新技術臨床應用；鼓勵生物信息產業發展。要持續挖掘生物技術、信息技術融合應用產生的巨大創新效能和產業動能，推動信息技術發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域布局，對生物計算相關公司的投資增長迅速，越來越多的公司正借助大量生物數據集開發算法，來更加深入的了解疾病，并從根本上改變藥物發現和開發過程。加速器和孵化器攜手助推，為生物計算領域打造結構化空間，開展醫療健康行業數據管理與分析的合作和試驗。高精尖生物技術的發展研究使得生物醫藥面對的數據呈直線增長，并且難度逐漸加大，需要處理的數據也愈發復雜。目前，許多的重大科研項目中都有涉及到生物信息技術方面的研究，生物信息技術在這些領域以及項目中的應用也愈發廣泛，這為利用生物信息技術進行醫藥開發、生物醫學等的后續研究發展都帶來了極大的機遇。
中投產業研究院發布的《2024-2028年中國生物計算行業深度調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的相關概念，再介紹了生物計算背景行業的發展情況，接著分析了生物計算行業的發展環境，然后分別介紹了生物計算行業的發展情況、生物計算行業不同類型的發展情況、生物計算行業上游支撐技術領域的發展情況和生物計算行業應用領域的發展情況，隨后介紹了生物計算行業相關的國內外重點企業經營狀況，之后分析了生物計算行業的投資機會和風險，最后對生物計算行業的未來發展前景和趨勢進行了科學的預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、中國信息通信研究院、國家發改委、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道，數據權威、詳實、豐富，同時通過專業的分析預測模型，對行業核心發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深入的了解、或者想投資生物計算相關行業，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
