中國生物計算產(chǎn)業(yè)投資風(fēng)險分析與前景方向預(yù)測20022年新版

 中國生物計算產(chǎn)業(yè)投資風(fēng)險分析與前景方向預(yù)測報告20022年新版
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《修訂日期》：2022年9月
《出版單位》：鴻晟信合研究院
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告目錄內(nèi)容概述定制報告
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(xué)
1.1.2　生物計算學(xué)
1.1.3　計算生物學(xué)
1.1.4　生物計算
1.1.5　生物計算機(jī)
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(yīng)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　2020-2022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(dú)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　中國生物科技行業(yè)上市公司財務(wù)運(yùn)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(yùn)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(yùn)行分析
2.3.1　醫(yī)藥生物技術(shù)進(jìn)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(fēng)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　2020-2022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(jì)環(huán)境
3.1.1　宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境
3.1.2　數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場規(guī)模
3.1.3　生物經(jīng)濟(jì)發(fā)展布局
3.1.4　醫(yī)藥工業(yè)運(yùn)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(zhǔn)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(hù)環(huán)境提升
3.4.2　生命科學(xué)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　2020-2022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(biāo)
4.2.2　行業(yè)發(fā)展意義
4.2.3　行業(yè)發(fā)展熱點(diǎn)
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(diǎn)
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(diǎn)
4.5.1　數(shù)據(jù)難點(diǎn)
4.5.2　技術(shù)難點(diǎn)
4.5.3　動態(tài)變化難點(diǎn)
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(diǎn)
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(yīng)用
5.2.3　DNA計算存在的問題
5.3　DNA計算機(jī)發(fā)展?fàn)顩r分析
5.3.1　DNA計算機(jī)的優(yōu)點(diǎn)
5.3.2　DNA計算機(jī)的研究方向
5.3.3　DNA計算機(jī)的研究意義
5.3.4　DNA計算機(jī)的設(shè)計障礙
5.4　DNA計算中運(yùn)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?fàn)顩r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(yīng)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(jī)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(yù)測方式
6.1.3　蛋白質(zhì)計算的發(fā)展演進(jìn)
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(jī)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　2020-2022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(xué)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(yùn)行分析
7.2.5　人工智能未來發(fā)展趨勢
7.3　機(jī)器學(xué)習(xí)
7.3.1　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)相關(guān)介紹
7.3.2　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展階段
7.3.3　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場格局
7.3.4　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)人才分布
7.3.5　機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展方向
第八章　2020-2022年生物計算應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r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(diǎn)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(zhǔn)醫(yī)療
8.2.1　精準(zhǔn)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(zhǔn)醫(yī)療
8.2.3　精準(zhǔn)醫(yī)療行業(yè)信息化支撐要素
8.2.4　精準(zhǔn)醫(yī)療行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
8.2.5　精準(zhǔn)醫(yī)療行業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
8.2.6　精準(zhǔn)醫(yī)療行業(yè)發(fā)展建議
8.2.7　精準(zhǔn)醫(yī)療行業(yè)進(jìn)入壁壘
8.2.8　精準(zhǔn)醫(yī)療投融資動態(tài)
8.2.9　精準(zhǔn)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(yīng)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　2019-2022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　2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.3　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.1.4　2022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　2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.3　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.2.4　2022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　2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.3　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.3.4　2022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　2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.4.3　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
9.4.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
第十章　2019-2022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　2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.3　2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.1.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
10.2　百度集團(tuán)
10.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2　2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
 
圖表　ITBT帶來的格局變化