AI 멀티오믹스 분석 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2026 - 2033) 분석

글로벌 AI Multi-Omics Analytics 시장 크기 및 예측 - 2026에서 2033

글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장은 성장할 것으로 예상됩니다. 100원 1,160.0 원 사이트맵 2026에서 6,459.1 백만 2033년까지 화합물의 연간 성장률을 등록 (CAGR)의 7.8% 할인 2026년부터 2033년까지· 글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장은 중요한 확장에 초점을 맞추고, 정밀 의학의 생물학적 데이터 및 수요의 성장 볼륨에 의해 연료를 공급됩니다.

6월 2026일 미국 국립 보건 연구소 (NIH) 그 모든 것을 보고 저희 프로그램은 연구원들에게 제공되는 535,000개 이상의 전체 게놈 시퀀스를 포함하여 747,000명 이상의 참가자로부터 데이터를 작성했으며, AI-enabled Biomarker discovery 및 질병 연구를 지원합니다.

Global AI Multi-Omics Analytics 시장의 주요 취항지

• 소프트웨어 플랫폼은 보유를 위해 계획됩니다 6% 할인 2026년 글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장 점유율로, 북미와 북미가 설립한 바이오 의학 연구 인프라 및 컴퓨팅 생물학 도구 채택으로 인해 선도적 인 시장을 유지할 것으로 예상됩니다. 미국 국립 보건 연구소 (NIH)는 모든 연구자 Workbench에 대한 허가 된 연구원을 제공하여 게놈 및 건강 데이터의 분석을 지원합니다. 이 인프라는 AI-enabled 멀티 omics 분석에서 혜택을받을 수있는 연구 응용 프로그램을 지원합니다.
• Genomics는 파악하기 위하여 계획됩니다 29.7% 할인 2026년 글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장 점유율로 유럽 전역의 지배적 인 omics 데이터 유형 세그먼트를 만들고 게놈 의학 이니셔티브를 설립하고 게놈 데이터의 통합 연구 및 임상 경로. 예를 들어, 영국 국립 보건 서비스 Genomic Medicine Service는 전체 게놈 검사에 액세스하고 임상 치료를위한 게놈 해석을 지원합니다. 이러한 기능은 정밀 의학 및 통합 멀티 omics 연구의 게놈 데이터를 강화하는 데 도움이됩니다.
• 기계 학습은 파악하기 위하여 계획됩니다 57.8% 할인 2026년 글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장 점유율로 아시아 태평양 전역의 지배적 AI 기술 부문을 정부가 정밀의약품 연구 및 AI-enabled 의료 역량을 확장하고 있습니다. 예를 들어, 싱가포르의 National Precision Medicine Program은 100,000 Singaporeans 및 link genomic, Lifestyle 및 Healthcare data를 통해 질병의 이해와 대상 의료 지원을 개선했습니다. 이 이니셔티브는 복잡한 생물학 데이터 세트를 통해 패턴을 식별하는 기계 학습 응용 프로그램에 대한 기회를 만듭니다.
• 북미 시장은 예상 점유율을 가진 지배력을 유지 40.8% 할인 2026년에 설립된 생명 과학 연구 생태계, 고급 생명 공학 인프라 및 정밀 의학 투자에 의해 bolstered. 예를 들어, 미국 국립 암 연구소의 암 문 샷 이니셔티브는 암 예방, 진단 및 치료, 바이오 매커 발견 및 데이터 중심 종양학을위한 더 넓은 연구 환경을 강화하는 연구를 지원합니다. 이 투자는 AI-enabled 멀티 omics 연구를 포함하여 고급 분석 접근법에 대한 지속적인 수요를 지원합니다.
• 아시아 태평양은 글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 예상된 CAGR을 등록 29.4% 할인 2026–2033 년, 게놈 연구 정부 투자에 의해 구동, 바이오 의료 데이터 인프라 확장, 정밀 의학의 성장 채택. 예를 들어, 일본 보건부, 노동부 및 복지부는 보건과 연구의 게놈 정보의 개발 및 사용을 지원하는 국가 기본 계획을 수립했습니다. 이 이니셔티브는 지역 전역의 고급 생물 정보학 및 AI-enabled 멀티 omics 분석에 대한 수요를 강화 할 것으로 예상됩니다.

증권

왜 소프트웨어 플랫폼은 Global AI Multi-Omics Analytics 시장을 지배합니까?

소프트웨어 플랫폼은 시장 점유율을 파악하기 위해 계획됩니다. 6% 할인 2026년 데이터 통합, 데이터 표준화 및 데이터 분석을 통해 인공 지능의 도움으로 genomics, transcriptomics, proteomics 및 metabolomics에서 파생된 복잡한 데이터를 해석합니다. Cloud scalability, 시각화 및 유연한 워크플로우는 연구팀의 Biomarkers 및 약물 개발의 발견을 단순화합니다. 예를 들어, 채용정보’ s Partek Flow 소프트웨어는 연구원이 통합, 분석 및 genomic, transcriptomic, epigenomic 및 proteomic 데이터를 시각화 할 수있는 멀티 omics 분석 플랫폼입니다. 구성 가능한 워크플로우, 클라우드 또는 온프레미스 배포, 복잡한 생물학 데이터 분석 및 바이오마커 발견을 가능하게 합니다.

왜 Genomics는 AI Multi-Omics Analytics Market에서 가장 큰 Omics Data Type Segment를 대표합니까?

Genomics는 시장 점유율을 파악하기 위한 계획입니다. 29.7% 할인 2026년, 차세대의 다양한 활용과 유전 변종, 질병 관련 mutations 및 치료 대상을 식별하는 중앙 역할에 대한 연구. 인공 지능을 기반으로 한 Genomic 분석은 생체 인식 식별을 가능하게하고 transcriptomic 및 proteomic 데이터와 유전자 데이터 통합을위한 기반을 제공합니다. 예를 들어, 미국 국립 인간 게놈 연구소’s Genome Sequencing Program은 인간 질병과 진보적인 게놈 약의 이해를 향상시키기 위해 대규모 게놈 연구를 지원합니다.

Machine Learning Segment는 Global AI Multi-Omics Analytics 시장을 지배합니다.

기계 학습 세그먼트는 시장 점유율을 보유하기 위해 계획됩니다. 57.8% 할인 2026년, 고차원 omics 데이터를 분석하여 기능 선택을 수행하고 질병/biomarker 관련 기능을 발견할 수 있습니다. 또한, 더 낮은 computational 필요 및 해석 가능한 산출은 분류, 위험 예측 및 다 omics 자료 통합을 위해 적당한 만듭니다. 예를 들어, 1 월 2026에서, 연구에 의해 출판 의학의 국립 도서관, multivariate 무작위 숲 프레임 워크를 도입하여 멀티 omics 데이터 세트를 통합하고 암 유형에 걸쳐 공유 바이오 마커를 식별하고 바이오 마커 발견에서 기계 학습의 가치를 민주화합니다.

현재 이벤트와 그 영향

AI Multi-Omics Analytics 마켓 역학

시장 드라이버

• 정밀한 약을 위한 상승 수요: 맞춤형 치료를위한 놀라운 수요는 질병 패턴, 잠재적 인 바이오 마커 및 각 환자를위한 치료 옵션에 대한 분자 및 임상 데이터를 통합하는 AI-enabled 멀티 omics 분석에 대한 필요성을 구동했습니다. 미국 국립 보건 연구소 (National Institutes of Health’s Trans-Omics for Precision Medicine) 프로그램은 genome sequencing에서 게놈, epigenomic, transcriptomic, proteomic 및 metabolomic 데이터를 생성하여 건강과 질병의 분자를 이해합니다. 통합 생물학 데이터의 증가 초점은 정밀 의학 연구의 정교한 AI 기반 분석 도구에 대한 필요성을 향상시킵니다.
• AI 및 생물 정보학의 발전: 딥러닝의 최근 발전, 협력적인 생물학, 확장 가능한 데이터 처리 기술은 복잡한 멀티 omics 데이터셋을 통합하고 해석할 수 있는 기능을 개선하고 있습니다. 이 진보는 연구원이 연구원을 elucidate 분자 관계, 우선 치료 대상, 및 spped-up 데이터 중심 약물 발견을 허용합니다. 7 월 2025에서 유럽 생물 정보학 연구소 (EMBL-EBI)는 CORNETO, 분자 상호 작용을 지도하고 질병 관련 통로를 식별하는 기존의 생물학적 지식과 여러 omics 데이터 세트를 결합하는 기계 학습 도구를 특색짓습니다. 이 진행은 AI 알고리즘과 생물 정보학 도구를 개선하는 방법을 보여줍니다 복잡한 멀티 omics 데이터 및 보조 약물 발견 연구에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 약물 디스커버리 및 개발의 성장 투자: 제약 R & D에 투자 증가는 치료 대상을 식별하기 위해 AI 기반 멀티 omics 분석에 대한 수요를 운전하고 질병 메커니즘을 이해하고 약물 후보 선택을 향상시킵니다. 분자 데이터 세트를 통합함으로써, 이 도구는 연구원이 유망한 화합물을 우선화하고 더 효율적이고 데이터 중심의 약물 개발을 지원합니다. 예를 들어, 혁신적인 건강 이니셔티브 (IHI), 유럽 연합 (EU)이 지원하는 공공 개인 파트너십, 건강 데이터 및 고급 기술을 사용하는 자금 협업 연구 프로젝트는 혁신적인 의약품 개발을 가속화합니다. 이 협업 투자는 AI-enabled 멀티 omics 솔루션이 점점 적용됩니다.

Emerging 동향

• 멀티 omics 통합을위한 유전자 AI 및 기초 모델: Genomic, transcriptomic, proteomic 및 metabolomic datasets는 이제 유전적인 AI 및 생물학 기초 모형을 사용하여 통합될 수 있습니다. 이러한 방법은 복잡한 생물학적 관계의 식별에 도움이 될 수 있으며, 생체 인식 발견을 개선하고 질병 연구 및 약물 개발을위한 새로운 저하를 생성합니다.
• 단일 셀 및 공간 멀티 omics 데이터의 통합 : 연구자들은 점점 결합됩니다. 단일 셀 sequencing, 공간 transcriptomics 및 세포질 다양성과 조직의 분자 조직을 조사하는 다른 omics datasets. AI-powered 분석은 질병 진행, 종양 microenvironments 및 치료 응답으로 이 고차원 데이터셋을 해석할 수 있습니다.
• 정밀한 약을 위한 AI-enabled 다 omics: 환자 분류, 질병 위험 평가 및 잠재 치료 대상 식별에 대한 멀티 omics 분석의 사용. AI 기반 플랫폼은 임상 데이터와 분자 프로파일을 결합하여 더 개별화 된 진단 및 치료 계획을 생성 할 수 있습니다.

지역 통찰력

왜 북아메리카는 AI Multi-Omics Analytics를 위한 강력한 시장입니까?

북미는 글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장을 선도, 추정에 대한 회계 40.8% 할인 2026년, 생명과학 분야의 바이오 의학 연구 인프라, 건강한 생명공학 산업 및 높은 투자에 의해 구동되는 2026년. NIH와 같은 연구 기관에서 펀드의 가용성은 기존의 정부 정책과 규정과 고급 의료 기술에 크게 기여했습니다.

예를 들어, 미국 국립 보건 연구소 (NIH) 저희 연구 프로그램과 같은 프로그램을 통해 바이오 의료 데이터 인프라 노력에 투자하여 연구원과 게놈 및 건강 데이터를 제공하여 정밀 의학 및 데이터 중심의 바이오 의학 연구를 발전시킵니다. 또한, academia, 의료, 생명 공학 산업 간의 협력과 결합 된 연구 및 학술 기관은 약물 발견 및 정밀 의학의 멀티 omics에 대한 시간과 시장 감소를 기대합니다.

왜 아시아 태평양 AI Multi-Omics Analytics 시장 전시회 높은 성장인가?

아시아 태평양은 글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 예상된 CAGR을 등록 29.4% 할인 2026–2033 중. 지역은 계정으로 계획됩니다. 11.9% 할인 2026년 글로벌 시장의 글로벌 시장은 인공 지능과 디지털 건강 기술의 붐비는 바이오 제약 산업 및 상승 채택에 영향을 미쳤습니다. 또한, 중국, 일본, 한국, 인도의 정밀의학 및 게놈 연구에 대한 정부 이니셔티브의 발전은 멀티 omics 통합 데이터 분석에 대한 수요를 예측하고 있습니다.

예를 들어, 인도의 GenomeIndia 프로젝트, 주도 생명공학과, 다양한 인도 인구에서 10,000 전체 genomes의 참조 데이터 세트를 생성하여 인구 별 게놈 연구 및 정밀 의학을 지원합니다. 이 이니셔티브는 유전적 변화와 질병 연계 된 바이오 마커의 AI 중심 분석을위한 기초를 제공합니다. 또한, 저비용 진단, 바이오 마커 발견 및 AI-enabled 약 개발을 위한 수요 증가는 지역 시장의 성장을 더 집중하고 있습니다.

글로벌 AI Multi-Omics Analytics 시장 전망

왜 AI Multi-Omics Analytics Market에서 혁신 및 Adoption인가?

미국은 제약 연구 및 개발, 모델링/컴퓨팅 생물학의 발전에 초점을 맞춘 AI 멀티 omics 분석 시장에서 선도적 인 위치를 보유 할 것으로 예상되고 있으며, AI 기반 연구 플랫폼 개발에 중점을 둔 바이오 기술 기업의 높은 수를 보유하고 있습니다. genomics, transomics, proteomics 및 임상의 결합 된 데이터의 사용은 약물 표적 검출, 바이오 마커 발견 및 정밀 의학의 연구를 보완합니다. 또한, pharma 회사 및 기술 개발자의 협력은 혁신과 그것의 합격에 밀어 줄 것으로 예상됩니다.

중국 AI Multi-Omics Analytics 시장을 위한 호의적인 시장은?

중국은 Biotech 산업, 그것의 강한 genomics 조사 잠재력 및 정밀도 종양학의 분야에 있는 그것의 성장에 의해 구동되는 AI 다 omics 분석 시장을 위한 호의를 베풉니다. 또한, genomics, transcriptomics 및 proteomics를 결합하는 통합 솔루션 기반 플랫폼을 위한 더 큰 시장이 될 것입니다.

일본 AI Multi-Omics Analytics Market의 핵심 성장 허브로 확장합니까?

일본은 바이오 의학, 제약 및 정밀 의학 분야에서 국가의 전문 지식에 의해 구동되는 AI 멀티 omics 분석 시장 개발을위한 중요한 허브로 부상. 그것은 수요가 게놈, transcriptomic 및 proteomic 데이터를 사용하여 종양 연구, 바이오 마커 발견 및 제약 대상 식별을 가능하게하는 접근 방식을 위해 성장할 것으로 예상된다. 일본의 성숙한 생명 과학 생태계와 데이터 중심의 의료 응용 프로그램은 약물 발견 및 번역 과학에서 AI 활성화 멀티 omics 응용 프로그램에 대한 문을 열 수 있습니다.

왜 독일은 유럽 AI Multi-Omics Analytics 시장을 탑니까?

독일은 유럽 AI 멀티 omics 분석 시장을 잘 설립 제약 및 생명 공학 산업, 분자 생물학 연구 및 강력한 생물 정보학 기능을위한 고급 인프라를 선도합니다. 암 연구에 있는 통합 genome, transcriptome 및 proteome 분석의 높은 사용법, 약 발견 및 biomarker 연구는 AI를 위한 높은 수요에 공헌하는 요인의 몇몇입니다 다중화 플랫폼. 또한 Biotech 기업, 학술 연구 기관 및 약국 간의 파트너십은 AI 멀티 omics 분석 채택을 가속화하고 있습니다.

AI Multi-Omics Analytics Market은 영국에서 개발됩니까?

영국은 경쟁 생물학, 생물 의학 자료 및 게놈 약과 같은 지역에 있는 그것의 힘 때문에 시장 확장을 위해 전형됩니다. 새로운 시장 기회는 질병 잠수 유형 또는 예측 처리 책임의 발견을 위해 결합된 분자 및 임상 자료를 분석하는 AI 공구를 포함할 것으로 예상됩니다. Biomedical discoveries의 번역에 대한 증가 된 초점은 임상 실습에 대한 도움을 받아야합니다.

Key Public Multi-Omics Data Resources AI-Driven Drug Discovery 및 Biomarker 식별 지원

AI 멀티 omics 분석 시장에서 새로운 성장 기회를 창출하는 AI 기반 약물 발견 및 바이오 마커 ID는 무엇입니까?

AI가 활성화 한 멀티 omics 분석은 genomics, transcriptomics 및 proteomics를 결합하여 치료 대상 및 예측 가능한 마커가 식별됩니다. 이것은 약물 발견 및 보조 맞춤 의학의 효율성을 개선 할 것으로 예상됩니다. 또한, 인공 지능 및 컴퓨팅 인프라의 제약 R & D 및 개발에 대한 투자가 계속 연료 수요. 예를 들어, 6월 2025일, 미국 국립 보건 연구소 (NIH) 큰 언어 모델 및 그래프 기반 AI에 대한 연구. 연구는 omics와 생물 의학 문학 자료의 분석에 근거를 둡니다, 질병 표적과 신호 통로 지도의 발견, 뿐 아니라 잠재적인 약 조합의 예측.

시장 선수, 중요한 발달 및 경쟁적인 조경

주요 개발

• 에 10월 20, 2026, 메타볼론 Splash & Ripple, metabolomic biomarkers를 후보자 단백질 메커니즘과 행동 가능한 멀티 omics hypotheses로 번역하도록 설계된 새로운 생물 정보학 응용 프로그램을 발표했습니다. 이 응용 프로그램은 curated metabolite-protein 관계, 네트워크 알고리즘, 상호 작용 탐험 및 연구원이 생물학적 메커니즘과 다운스트림 실험을 우선적으로 돕는 선택적인 AI 보조 해석을 결합합니다.
• 에 10월 20, 2026, Sinopia 생물 과학, Inc. USD 2.5 백만 NIH 중소기업 혁신 연구 발표 (SBIR) 단계 II는 AI-powered metabolomics 기초 모형을 전진합니다. 이 프로젝트는 다른 플랫폼과 분석 방법을 사용하여 생성 된 메타볼 믹스 데이터 세트를 통합하는 것을 목표로하고, 생물학적 해석과 잠재적 인 약물 표적의 식별 및 LEADS 플랫폼을 통해 치료 화합물.
• 에 10월 20, 2026, Ultima 게놈, Inc. UG200 시리즈 및 Solaris 2.0 Max sequencing 소모품에 쌍 끝 sequencing의 상용 출시를 발표했습니다. 웨이퍼 당 최대 20 억 읽음을 제공합니다. 30× 범위에서 genome 당 약 USD 60에 전체적인 게놈 sequencing 비용을 삭감하는 것을 목표로, 대규모 게놈 연구 및 AI 중심의 멀티 omics 발견을 지원.
• 10월 14, 2026, 주식회사 일루미나 BioInsight Platform을 출시, 통합된 소프트웨어 환경 통합 게놈 분석 도구, - 내장 AI 및 curated 생물학 데이터 세트. 이 플랫폼은 연구원들이 복잡한 게놈 및 멀티 omics 데이터를 해석하고 생물학적 발견을 가속화하고 잠재적 인 약물 표적을 식별하는 것을 목표로합니다. DRAGEN v4.6, 지원된 컴퓨팅 환경에서 게놈 데이터 분석에 대한 배포 유연성을 확장.

공급 업체

글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장은 경쟁력을 갖춘 생명 과학 기술 제공 업체, 전문 바이오 정보 회사, AI 소프트웨어 개발자 및 클라우드 기반 분석 제공 업체와 함께 온건하게 조각됩니다. 경쟁은 AI 기능, 멀티 omics 데이터 통합, 예측 모델링, 상호 운용성, 확장성 및 분석 정확도에 중점을두고 있습니다. 핵심 초점 지역은 다음을 포함합니다:

• Genomic, transcriptomic, proteomic, metabolomic 및 epigenomic datasets의 AI 몬 통합
• Biomarker discovery 및 치료 대상 식별을위한 기계 학습 및 딥 학습
• 질병 기계장치, 처리 응답 및 환자 stratification를 위한 예측적인 모델링
• 이진 생물학 데이터셋을 통한 데이터 조화 및 상호 운용성
• 확장 가능한 분석 및 협업 연구를위한 Cloud 기반 플랫폼
• 데이터 해석 및 hypothesis 세대에 대한 유전자 AI 및 생물학적 기초 모델
• 설명 가능한 AI, 모델 검증, 데이터 개인 정보 보호 및 생체 의학 연구의 재현성

시장 보고서 Scope

분석 Opinion (전문 Opinion)

• 지난 몇 년 동안 글로벌 AI 멀티 omics 분석 시장은 게놈, transcriptomic, proteomic, metabolomic 및 epigenomic 데이터를 결합하는 통합 분석 플랫폼에 전문 연구 응용 프로그램에서 진화 할 것으로 예상됩니다. AI 알고리즘은 복잡한 분자 관계를 해석 할 수있을뿐만 아니라, 채택은 약물 발견, 바이오 마커 식별, 질병 분류 및 정밀 의학에서 확장 할 가능성이 있습니다. 더 긴 기간에, 시장의 발달은 재현 가능한 결과를 보여주기 위하여 능력에 달려 있고, 다양한 datasets를 통합하고, 임상적으로 그리고 상업적으로 유용한 결과를 번역합니다.
• 최대 기회는 미국 제약 회사 인 Genomic, transcriptomic 및 Proteomic 데이터를 통합 할 수있는 미국에서 약물 발견을위한 AI-enabled 멀티 omics 소프트웨어 플랫폼 내에서 foreseen이며 치료 대상을 식별하고 약물 후보를 우선 순위화하고 연구 효율성을 향상시킵니다. 두 번째 기회는 AI-powered biomarker discovery 및 환자가 중국에 있는 종양학을 위한 stratification에 존재하고, 정밀도 약 연구를 확장하는 것은 통합 분자 분석을 위한 수요를 증가할 수 있습니다. 인도의 정밀 의학을위한 클라우드 기반 멀티 omics 분석은 의료 연구 및 생명 공학 기능 확장으로 성장 잠재력을 제공합니다.
• 경쟁 우위를 얻기 위해 경쟁 우위를 확보하기 위해 독립 omics 분석 넘어 이동하고 신뢰할 수있는 예측 출력과 다양한 생물학 데이터 세트를 결합 할 수있는 통합적 인 관련 AI 플랫폼을 개발해야합니다. 분석 기능 구축, 데이터 상호 운용성 개선, 다양한 인구의 검증 모델, 확장 가능한 클라우드 기반 배포를 제공 할 수 있습니다 차별화. 제약 회사, 생명 공학 회사 및 연구 기관과 전략적 파트너십은 투명 AI 출력 및 강력한 데이터 관리와 함께 고객 신뢰와 장기적인 채택을 개선할 수 있습니다.

시장 Segmentation

• Insights 제공 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 소프트웨어 플랫폼
  • Analytics 서비스
• Omics 데이터 유형 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 윤리경영
  • 연구분야
  • 기술 지원
  • 메타볼롬
  • Epigenomics는
  • 이름 *
• AI 기술 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 기계 학습
  • 딥러닝
  • 이름 *
• 애플리케이션 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 약 발견 및 개발
  • Biomarker 발견
  • 임상 진단 및 정밀 의학
  • 이름 *
• 최종 사용자 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 제약 및 생명 공학 회사
  • 학술 및 연구소
  • 병원 및 임상실험
  • 계약 연구기구 (CRO)
  • 이름 *
• 지역 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 북아메리카
    • 미국
    • 한국어
  • 라틴 아메리카
    • 인기 카테고리
    • 아르헨티나
    • 주요 시장
    • 라틴 아메리카의 나머지
  • 유럽 연합 (EU)
    • 한국어
    • 미국
    • 이름 *
    • 한국어
    • 담당자: Mr. Li
    • 러시아
    • 유럽의 나머지
  • 아시아 태평양
    • 중국 중국
    • 주요 특징
    • 일본국
    • 담당자: Ms.
    • 대한민국
    • 사이트맵
    • 아시아 태평양
  • 중동
    • GCC 소개 국가 *
    • 한국어
    • 중동의 나머지
  • 주요 특징
    • 대한민국
    • 북한
    • 대한민국
• 키 플레이어 Insights
  • 주식회사 일루미나
  • 열 피셔 과학 Inc.
  • 사이트맵
  • Agilent Technologies 주식회사
  • SOPHiA 네트워크
  • (주) DNAnexus
  • 템퍼스 AI, Inc.
  • (주)오위킨
  • 제약, Inc.
  • Athos 치료, Inc.

이름 *

1차 연구 인터뷰

• Bioinformatics and computational biology Expert 개발 AI 기반 멀티 omics 통합 워크플로우
• Genomics, transcriptomics, proteomics 및 metabolomics 연구 지도자는 통합 분석 플랫폼을 평가합니다
• 제약 및 생명 공학 R & D 임원은 약물 발견, 대상 식별 및 바이오 마커 개발 감독
• AI/ML 과학자 및 자료 과학자는 분자 프로파일링, 질병 분류 및 치료 응답을 위한 예측 모델을 구축
• 정밀의학 및 번역 연구 전문가들은 환자의 stratification 및 질병 연구에 대한 멀티 omics 통찰력을 적용
• 실험실 디렉터 및 omics 플랫폼 관리자는 생물학 데이터 생성, 품질 관리 및 분석 워크플로우를 담당했습니다.
• AI-enabled multi-omics 연구와 주요 조사관
• Bioinformatics 서비스 제공 업체 및 CRO 임원은 아웃소싱 omics 분석 및 computational biology 서비스를 제공

회사연혁

• 약물 발견, 타겟 검증 및 치료 개발에 AI 멀티 omics 분석 적용
• Biotechnology 기업은 분자 프로파일링, 바이오 마커 발견 및 정밀 의약품 솔루션을 개발
• Bioinformatics 및 computational 생물학 제공 업체 통합 멀티 omics 소프트웨어 및 분석 도구 개발
• Genomics, proteomics 및 metabolomics 실험실은 다운스트림 AI 분석을위한 생물학적 데이터 세트를 생성
• 시스템 생물학, 기능성 genomics 및 멀티 omics 연구 기관
• 병원 및 임상 실험실은 분자 프로파일링 및 정밀 의학 응용을 탐구
• 계약 연구 조직 (CROs) 멀티 omics 데이터 분석 및 번역 서비스 제공
• 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 인프라 제공 업체는 대규모 생물 데이터 저장 및 처리 지원
• AI 소프트웨어 개발자 건축 기계 학습, 깊은 학습 및 생물학 기초 모형
• 끝 사용 분야
  • 제약 회사
  • 생명 공학 회사
  • 학술 및 연구기관
  • 병원 및 임상 실험실
  • 계약 연구 조직
  • 정부의 바이오 의학 연구 조직
• 규제 및 건강 Bodies
  • 미국 식품 및 의약품 관리 (FDA) - AI-enabled 의료 제품에 대한 규제 고려 사항, 임상 증거 및 약물 개발.
  • 국립 보건 연구소 (NIH) - 바이오 의학 연구, 멀티 omics 프로그램, AI 연구 및 게놈 데이터 리소스.
  • National Human Genome Research Institute (NHGRI) – 게놈 연구, 게놈 데이터 과학 및 계산 genomics 이니셔티브.
  • 유럽 의학기구 (EMA) - 의약품 개발에서 AI 사용에 대한 과학 및 규제 고려.
  • 유럽위원회 – 유럽 AI 거버넌스, 데이터 보호 및 바이오 의학 분석과 관련된 연구 정책.
  • 의약품 및 의료 제품 규제 기관 (MHRA), 영국 - 관련 AI 관련 규제 고려 사항을 포함한 의약품 및 의료 기기의 규제.
  • Central Drugs Standard Control Organisation (CDSCO), 인도 - 약물, 임상 연구 및 의료 기기의 규제.

데이터베이스

• 유전자 표현 Omnibus (GEO) - 유전자 표현, transcriptomics 및 기능적 게놈 데이터 세트.
• Sequence Read Archive (SRA) – 공개적으로 사용 가능한 높은-throughput sequencing 데이터.
• Genotypes 및 Phenotypes (dbGaP)의 데이터베이스 – 제어 액세스 게놈 및 관련 현상 데이터 세트.
• 인증번호 프로젝트 – 기능적인 genomics 자료, 유전자 규칙 및 epigenomic datasets.
• Human BioMolecular Atlas Program (HuBMAP) – 인간 조직과 기관을 매핑하기위한 분자 및 세포 데이터.
• Human Cell Atlas (HCA) – 세포 생물학 및 다광학 연구를 지원하는 단일 셀 및 셀룰러 참조 데이터 세트.
• 프로테오 Xchange – proteomics datasets 참여 저장소에 의해 기여.
• 회사연혁 Archive – 질량 분석기 기반 proteomics 데이터.
• MetaboLights – metabolomics 연구 및 관련 실험 메타 데이터.
• 유럽 Nucleotide Archive (ENA) – genomics 및 transcriptomics 연구를 지원하는 핵 순서 데이터.
• 암 게놈 아틀라스 (TCGA) - 게놈 및 transcriptomic 프로필을 포함한 암 연구를위한 분자 및 임상 데이터 세트.
• 생명 공학 정보 국립 센터 (NCBI) BioProject – 생물학 연구 프로젝트 및 관련 데이터 세트의 저장소.

회사연혁

• Computational Biology (ISCB) 국제 사회 - 직업 생물학, 생물 정보학 및 AI 기반 생물학 연구.
• 미국 인간 유전학 협회 (ASHG) - 인간 유전학 및 게놈 연구.
• 미국 바이오 화학 및 분자 생물학 협회 (ASBMB) – 분자 생물학, 생화학 및 omics 관련 연구.
• Human Proteome Organization (HUPO) - proteomics 연구, 표준 및 국제 협력.
• Metabolomics Society – metabolomics 연구, 분석 방법 및 데이터 표준화.
• 국제 분자 및 임상 Epidemiology 협회 (ISMCE) - 질병 조사 및 번역 과학 관련 분자 및 임상 연구.
• Genomics and Health (GA4GH)의 글로벌 동맹 – 책임있는 게놈 및 건강 데이터 공유를위한 프레임 워크 및 표준.
• 유럽 생물 정보학 연구소 (EMBL-EBI) - 생물 정보학 자원, 생물학 데이터베이스 및 계산 생활 과학 연구.

공공 도메인 소스

• 국립 보건 연구소 (NIH) - 생물 의학 연구 기금, genomics 이니셔티브 및 AI 관련 연구 자원.
• 국립 인간 게놈 연구소 (NHGRI) – 게놈 연구 프로그램, 게놈 데이터 과학, 연구 정책.
• 국립 암 연구소 (NCI) - 암 genomics, proteomics, 분자 특성화 및 정밀 종양 자원.
• 생명 공학 정보 센터 (NCBI) – 게놈, transcriptomic, 순서, 및 분자 생물학 데이터베이스.
• 유럽 분자 생물학 실험실–유럽 생물 정보학 연구소 (EMBL-EBI) – 개방 생물학 데이터베이스 및 computational 생물학 자원.
• 유럽위원회 (European Commission) - 유럽 연구 기금, AI 주관, 생명 과학 정책.
• 세계 보건기구 (WHO) - 건강 연구 정책, 디지털 건강 및 책임 AI 지침.
• National Medical Research Council (NMRC), 싱가포르 – 생명의학 및 번역 연구 기금 및 이니셔티브.

공급 업체

• 사이트맵 데이터 분석 도구, Proprietary CMI 지난 10 년간의 정보의 이전 저장소.