OMICS 연구 시장의 글로벌 AI SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

omics 연구 시장 규모의 글로벌 AI가 도달 할 것으로 예상됩니다. US$ 4,515.4 Mn by 2030, 부터 US$ 639.8 2023 년 Mn, 32.2%의 화합물 연간 성장률 (CAGR) 전시 예측 기간 중.

인공지능(AI)은 다양한 과학 분야에서 활용되고 있으며 연구와 발견을 혁신합니다. 내 계정 윤리경영 그리고 분자 연구, AI는 큰 복잡한 omics datasets의 분석에 있는 연구원을 원조해서 pivotal 역할을 합니다. omics 데이터 분석에 사용되는 다양한 AI 기반 제품이 있습니다.

가장 일반적으로 사용되는 제품 중 하나는 기계 학습 알고리즘을 사용하는 유전자 발현 분석 도구로, transcriptomics data 및 deduce Biological insights의 패턴을 식별합니다. 이 도구는 연구원들이 기능 분석, 바이오 마커 탐지 및 기존 통계 방법에 비해 훨씬 효율적으로 생성하는 유전자 네트워크를 수행 할 수 있습니다. 다른 유용한 제품은 omics datasets에서 기본 호출, 변형 호출 및 펩타이드 ID에 대한 깊은 학습을 고용하는 게놈 및 proteomic sequencing 도구가 포함되어 있습니다. 이것은 두드러지게 sequencing throughput와 자료 정확도를 밀어주었습니다.

AI omics 도구는 속도, 자동화 및 미묘한 패턴을 발견 할 수있는 능력과 같은 명확한 이점을 가지고 있지만, 여전히 몇 가지 도전이있다. 이 도구 기능에 의해 '블랙 박스'로 사용 된 모델은 결과에 대한 설명을 제공하지 않습니다. 이 발견의 신뢰성과 재현성을 줄일 수 있습니다. 또한 AI 모델의 성능은 드문 질병에 대한 사용법을 제한하는 교육 데이터의 수량 및 품질에 따라 달라집니다. 플랫폼의 데이터셋과 모델의 표준화는 또 다른 문제입니다.

Omics 연구 시장 지역 통찰력의 글로벌 AI

• 북아메리카 예측 기간 동안 omics 연구에서 AI의 가장 큰 시장이 될 것으로 예상되며 2023 년 시장 점유율의 40 % 이상을 차지합니다. 이 지역은 omics 학문을 위한 AI 기술을 개발하고 적용하는 발전의 최전선에 있는 AI와 의료 회사를 지도하기 위하여 집 입니다. 미국과 같은 국가는 생물 의학 연구에 대한 강력한 정부 기금과 함께 고도로 진보 된 의료 연구 인프라를 가지고 있습니다. 미국에 있는 몇몇 중요한 대학 및 연구소는 genomics, proteomics 및 omics 자료의 다른 유형 분석하는 AI와 기계 학습 방법의 잠재력을 적극적으로 탐구하고 있습니다. 이 이니셔티브는 지구의 임상 및 연구 응용 분야에 걸쳐 AI 솔루션의 채택을 주도하고있다.

또한 북미는 Academia 및 산업 간의 협업 프로젝트에 종사하는 AI 및 데이터 과학 전문가의 큰 풀을 가지고 있습니다. 지역은 또한 AI 기반 진단 및 연구 도구의 상용화를 지원하는 저장소 시장 환경과 유리한 규칙을 가지고 있습니다. 중요한 연구와 개발 투자를 가진 주요한 약제와 생활 과학 회사는 omics 자료에서 약 발견을 가속하기 위하여 AI를 사용하고 있습니다. 이 요인은 북아메리카를 omics 학문을 위한 AI 강화한 해결책 및 서비스의 지배적인 이른 채택합니다.

• 아시아 태평양 시장은 2023 년 시장 점유율의 25 % 이상을 차지하는 omics 연구 시장에서 AI를위한 두 번째로 큰 시장이 될 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본 및 대한민국과 같은 국가는 의료 기술에 빠르게 투자하고 정밀하고 개인화 된 의약품을 목표로하는 이니셔티브를 홍보하고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 고급 의료 옵션을 찾는 중급 인구가 성장하고 있습니다. 정부는 AI 및 기타 최첨단 기술을 포함한 협업 연구에 대한 지원 정책 및 기금을 소개하고 있습니다. 지역 R&D 센터와 파트너십을 수립하는 주요 국제 선수를 유치하고 있습니다. 또한 아시아 태평양 국가는 AI 및 컴퓨팅 전문가의 큰 재능 풀을 가지고 있으며, 기술 부족을 해결하고 회사에 대한 비용을 낮추는 데 도움이됩니다. 이 호의를 베푸는 조건은 omics 학문에 있는 AI를 위한 가장 빠른 성장 지역 시장으로 아시아 태평양 위치를 강화하고 있습니다.
• 유럽 연합 (EU) 시장은 예측 기간 동안 19%의 점유율과 omics 연구 시장에서 AI의 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 것으로 예상됩니다. 유럽 시장에서 시장의 성장은 지구의 게놈 연구 및 개발 증가로 인한 것입니다.

한국어 1. Omics 연구 시장 점유율 (%)에 있는 세계적인 AI, 지역, 2023년

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항문 보기: omics 연구 시장에서 AI는 꾸준히 성장하고 예측 기간에 상당한 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. omics 학문에 있는 AI 채택을 위한 1 차적인 운전사는 크고 복잡한 omics datasets를 분석하는 그것의 능력입니다. AI 도구는 연구자가 패턴을 식별하고 예측 가능한 바이오 마커를 확인하고 omics 데이터의 새로운 생물학적 통찰력을 더 효율적으로 얻을 수 있습니다. 북미는 제약 회사 및 지역의 선도적 인 AI 플레이어의 존재에 의해 무거운 투자로 인해 2021 년 시장에서 시장을 지배했다. 아시아 태평양은 중국과 인도의 omics 및 AI 기술에 의해 R & D 투자를 늘리고 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 것으로 예상됩니다.

그러나, 숙련 된 인력의 부족은 AI 솔루션을 개발 및 배포하는 것은 더 넓은 채택에 대한 중요한 역할을합니다. 데이터 통합 및 멀티 omics 데이터 세트에서 의미있는 통찰력을 추출하는 것은 또한 도전을 느낀다. AI와 omics 회사 간의 성장 파트너십은 고급 분석 플랫폼 개발을 위한 기회를 제공합니다. 새로운 시작은 또한 연구원에게 클라우드 기반 AI 솔루션을 제공, 이는 주소 가능한 시장을 확장. 미래 전망은 omics 연구를 가속화하기위한 인디펜스 가능한 도구로 AI의 수용을 증가와 긍정적으로 남아있다.

Omics 연구 시장 - 드라이버의 글로벌 AI

• 유전 및 게놈 데이터를 성장하고 투자 증가:: 대규모 sequencing 프로젝트를 통해 유효한 유전 및 게놈 데이터의 급속한 성장은 omics 학문에 있는 인공 지능의 증가한 채택을 연료를 공급합니다. 지난 수십 년 동안 DNA sequencing 비용으로 인해 수명의 건물 블록을 분석 할 수있는 능력이 폭발적으로 가속화되었습니다. 전 세계 여러 정부 및 비영리 단체들은 수백만 명의 자원 봉사자로부터 생물 의학 연구에 대한 게놈 데이터를 수집하기 위해 야심 찬 이니셔티브를 시작했습니다. 예를 들어, 미국 Biobank, 미국에 큰 장기 바이오 뱅크 연구, 전세계적으로 승인 된 연구원에 무료로 사용할 수있는 500,000 개 이상의 개인에서 유전 데이터가 있습니다.

유전 정보의 petabytes는 이러한 공공 노력에서 부어, 복잡한 데이터의이 deluge를 분석하는 긴급한 필요. 이것은 omics datasets에서 의미있는 통찰력을 얻는 AI와 기계 학습에 있는 뜻깊은 투자를 몰고 있습니다. 제약 회사 및 학술 연구 센터는 더 나은 이해 genotype-phenotype 상관 관계로 약 발견을 가속화하기 위해 깊은 학습 모델을 활용하고 있습니다. 스타트업은 Genomic 데이터를 사용하여 정밀의학 및 질병 예측 응용 분야에 적합한 AI 도구를 개발하는 데 중점을 둡니다.

• 맞춤 의학 및 정밀 진단: 맞춤 의학 및 정밀 진단은 omics 연구에서 인공 지능의 채택을 크게 운전하고 있습니다. genomics, epigenomics 및 proteomics와 같은 기술의 발전으로, 입체 omics 데이터의 엄청난 양은 개별 환자에서 생성됩니다. 이 복잡한 omics 데이터를 수동으로 분석하여 각 환자의 질병 상태를 이해하고 맞춤형 치료 계획을 찾는 것은 거의 불가능한 작업입니다. 인공 지능은 연구원이 대형 의료 데이터 세트 및 임상 정보를 활용하여 정확한 진단 및 개인화 치료를위한 예측 모델을 개발하는 데 도움이되는 피벗 역할을하는 곳입니다.

기계 학습 및 깊은 학습과 같은 AI 기술은 유전자 sequencing, pharmacogenomics, biomarker 발달 및 임상 결정 지원 체계와 같은 신청을 위해 광대하게 이용됩니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 환자의 생물학적 샘플에서 게놈 변형, RNA 성적 및 단백질 표현을 분석하여 질병 전분을 예측하고, 조건을 진단하고, 질병 진행을 추적하고 잠재적인 약물 대상 또는 치료를 식별합니다. 일부 AI 시스템은 전자 건강 기록과 함께 omics 프로파일을 통합함으로써 실시간에 치료 응답 및 플래그 불리한 이벤트를 모니터링 할 수 있습니다. 이 의료 제공 업체가 각 환자의 독특한 생물학적 특성에 맞게 더 효과적인 정밀 케어를 제공 할 수 있습니다.

• AI 및 자동화의 기술 발전: 인공 지능 및 기계 학습의 진보는 genomics를 혁명화하고 대형 및 복잡한 omics 데이터 세트의 더 광범위한 분석을 가능하게합니다. Genomic 및 분자 데이터의 광대 한 양을 레버리지함으로써 AI 기술은 연구자가 스스로 발견 할 수있는 거의 불가능한 패턴과 통찰력을 발견 할 수 있습니다. 예를 들어 National Institutes of Health에 의해 개발 된 알고리즘은 이제 두 번째로 인 한 사람의 전체 genome을 분석 할 수 있으며 기존 방법보다 200 배 이상 잠재적으로 질병을 유발하는 mutations를 식별합니다. Proteomics 및 transcriptomic과 같은 분야에서 데이터 세트는 고도로 처리 및 데이터 수집 도구의 발전으로 인해 exponentially 성장을 계속할 것입니다. AI는 연구자가 데이터의 이 홍수를 감지하는 데 도움이되는 데 점점 더 중요합니다.

AI의 응용 프로그램은 또한 많은 일상적인 게놈 워크플로우 및 작업을 자동화하는 데 도움이됩니다. 딥러닝 모델은 수동 검증 및 평가에서 이전에 지출 한 99 % 정확도, 연구원 인 immense 시간을 절약하는 genomic 변형 통화를 자동으로 해석하기 위해 개발되었습니다. 다른 AI 도구는 이제 CRISPR genome 편집 디자인과 같은 복잡한 프로세스를 자동화 할 수 있습니다. genomics 연구로 매년 새로운 데이터의 petabytes를 생성, AI에 의해 구동 자동화 된 시스템은 적시에 정보를 분석하는 데 도움이 될 것입니다, 비용 효율적인 방법. AI 구동 자동화의 상승은 연구원의 워크로드를 감소시키고 더 혁신적인 과학적인 질문에 초점을 맞추고 있습니다.

Omics 연구 시장의 글로벌 AI - 기회

• 약물 발견 및 백신 개발에서 AI 용 범위: AI는 omics 연구 시장에서 AI의 약 발견 및 백신 개발 프로세스를 가속화하기위한 엄청난 범위를 가지고 있습니다. AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하면 연구원들은 genomics, proteomics 및 metabolomics와 같은 omics 데이터의 엄청난 양을 분석 할 수 있습니다. 이 큰 데이터 분석은 질병 subtypes를 식별하고 새로운 약물 표적과 biomarkers를 발견하는 데 도움이됩니다. 또한 임상 시험 채용 및 모니터링에 도움.

예를 들어, AI는 화학 화합물의 수백만을 통해 sift에 사용되어 질병과 관련된 가장 효과적으로 표적 단백질을 예측합니다. 전통적인 시험과 오류 방법에 비해 귀중한 시간을 절약합니다. 제약 회사는 또한 AI를 활용하여 새로운 치료를위한 기존 의약품을 회수하기위한 전략을 개선합니다. , AI는 다른 질병을 위한 승인된 처리를 배치하는 예상치 못한 방법을 발견할 수 있습니다 질병 또는 조건 사이 유사성을 계시해서.

COVID-19 전염병으로 인해 안전하고 효과적인 백신 개발은 일반적으로 전통적인 연구를 통해 수년간 걸립니다. 그러나 AI 알고리즘은 이제 코로나 바이러스 genomes를 분석하여 다양한 지리적 위치에서 시퀀스를 분석하고 시간이 지남에 따라 mutate를 예측할 수 있습니다. 백신 디자이너들은 새로운 변종을 앞두고 있습니다. 몇몇 AI 공구는 또한 vaccine 후보자 검열 및 선택 과정을 expediting. 예를 들어, 50 개 이상의 잠재적 SARS-CoV-2 백신 후보자는 테스트되었으며 바이러스 게놈 시퀀스가 공개 된 후 2 개월 동안 임상 시험에 선정되었습니다. 세계 보건기구 (WHO)

• Rising 의료 지출:: omics 연구 시장의 글로벌 AI의 성장률에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나는 성장하는 의료 지출입니다. 예를 들어, 2020 년 6 월 미국 국제 보건 관리 시스템 (International Health Care System)에 따르면, 미국 정부 조직은 중재 및 국가 전략을 설정하고 Medicaid 프로그램에 대한 기본 요구 사항 및 규정을 수립하여 의료 인프라를 개선하는 것을 목표로합니다. 유사하게, 11 월 2022에서 캐나다 보건 정보 연구소는 캐나다의 총 의료 지출이 2022에서 331 억 달러 또는 캐나다 당 8,563 달러, 건강 지출은 2022에서 캐나다의 총 국내 제품 (GDP)의 12.2%를 대표하는 반면, 2020에서 13.8%의 높은 아래.
• 새로운 시장의 성장:: 개발 국가의 신흥 시장은 omics 연구 시장에서 AI의 성장을 위해 큰 잠재력을 제시합니다. 이러한 국가들은 급속한 경제 개발과 증언을 경험하고있다 의료 및 생명 과학 연구에 투자 증가. 상승 소득으로, 이 지역에서 사람들은 지금 정교한 진단 기술에 큰 접근이 있고 의학에 있는 AI의 새로운 신청에 더 개방됩니다.

몇몇 요인은 omics 연구에 있는 AI 공구의 넓은 채택에 신흥 시장 조건을 만듭니다. 첫째, 신흥 국가, 인구는 종종 젊고 질병의 더 큰 존재. 정밀 진단 및 치료에 필요한 것을 강조합니다. 둘째, 정부는 Biotech 인프라 구축에 크게 투자하여 Bioprospecting에 대한 국가 우선 순위를 홍보하고 있습니다. 약 발견· 예를 들어, 인도의 National Biopharma Mission은 학계와 산업 간의 연구 및 개발 협력을 촉진하는 것을 목표로합니다. 세 번째로, 게놈 sequencing 및 데이터 저장 비용 절감은 원격 영역에서 저 자원 공공 보건 프로그램 및 병원에도 AI 기반 멀티 omics 분석 실현.

Omics 연구 시장의 글로벌 AI 연락처

• 클라우드 기반 솔루션 및 서비스 채택:: 클라우드 기반 솔루션 및 서비스의 채택은 지난 몇 년 동안 빠르게 증가했습니다. 더 많은 기업은 클라우드에 인프라 및 응용 프로그램을 마이그레이션하여 엄청난 유연성, 확장성 및 온프레미스 서버 유지와 비교된 비용 절감을 제공합니다. 클라우드는 기업들이 하드웨어 및 데이터 센터에 큰 상륙 자본 투자를 피할 수 있으며, 사용 리소스에만 지불하는 것을 허용합니다. 이 pay-as-you-go 모델은 매우 호소를 얻고, 특히 현금 스trapped 시작 및 작은 사업 미국 데이터에 따르면. 디지털, 문화, 미디어 및 스포츠의 정부 부서, U.K의 90 % 이상. 기업은 이제 2020 년 약 75 %에서 클라우드 컴퓨팅의 일부 양식을 사용합니다.

클라우드 기반 도구 및 원격 작업이 클라우드 호스팅 가상 회의 솔루션과 같은 기술에 의해 활성화 된 기업으로 신뢰할 수 있고 안전한 클라우드 인프라에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 이 요구를 충족시키기 위해 Amazon Web Services, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 주요 클라우드 서비스 제공 업체는 전 세계적으로 데이터 센터를 확장했습니다. 예를 들어, Amazon Web Services Cloud 컴퓨팅 회사, 2021 년 말에 발표 된 계획은 2026 년 전 세계 15 개 새로운 데이터 센터 지구를 구축하여 5 억 달러를 투자 할 것으로 예상됩니다. 이 급속한 데이터 센터 확장은 클라우드 제공 업체가 대기시간과 더 나은 지원 고객을 줄일 수 있으며, 더 많은 비즈니스를 플랫폼으로 끌어냅니다.

기업의 클라우드 기반 솔루션의 성장 채택은 독립적 인 소프트웨어 공급 업체 및 클라우드 기술 스타트업을위한 거대한 시장 기회를 창출하고 있습니다. 더 많은 회사는 클라우드에서 배포, 관리 및 업데이트가 쉬운 클라우드 기반 응용 및 워크플로우를 개발하고 있습니다. 이것은 serverless 컴퓨팅, 컨테이너, 클라우드 스토리지, 협업 도구, 사이버 보안, AI/ML 등과 같은 분야에서 강력한 투자 및 혁신을 주도했습니다. pandemic는 모든 산업을 통해 클라우드 지원 디지털 전환을 가속화했습니다.

• IoT 및 블록체인과 AI의 통합:: AI와 같은 신기술의 융합과 블록체인은 산업 전반에 걸쳐 클라우드 기반 솔루션과 서비스를 도입하고 있습니다. 더 많은 물리적 자산은 인터넷에 연결되고 데이터의 광대한 금액을 생성, 컴퓨팅 전력 및 데이터 저장에 대한 증가 된 필요. Cloud Infrastructure는 클라우드에서 호스팅되는 AI 및 분석 도구를 통해 IoT 데이터의 실시간 통찰력을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드에서 IoT 센서 데이터 및 AI 모델을 사용하여 산업용 장비의 예측 유지 보수는 제조 업체가 가동 시간을 개선하고 적시 비용을 상당히 줄일 수 있습니다.

AI와 IoT의 통합은 하이퍼 자동화를 통해 새로운 기회를 열어줍니다. 연결된 장치의 실시간 데이터는 자동화된 의사결정 및 워크플로우를 수행할 수 있습니다. 조직 사일로의 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 블록체인의 능력은 AI 및 IoT 협업의 잠재력을 더욱 강화합니다. 장치, 시스템 및 거래 파트너가 신뢰할 수 있는 거래, 상호 작용, 그리고 자동화된 방식으로 트랜잭션을 검증할 수 있습니다. 예를 들어, 블록 체인 및 AI 기반 스마트 계약은 Ford와 같은 자동차 제조업체를위한 공급망 프로세스를 간소화하고 공급 업체에서 부품을 디지털 추적합니다. 이것은 Paperwork를 감소시키고 재고 수준으로 가시성을 개량합니다.

Omics 연구 시장의 글로벌 AI - Restraints

• 숙련 된 인력의 부족:: 숙련 된 인력의 부족은 다양한 분야의 클라우드 기반 솔루션 및 서비스의 채택의 성장을 크게하고있다. 클라우드 컴퓨팅의 전략적 및 운영 혜택을 인식하고 더 많은 기업으로, 클라우드 기술 및 능력에 대한 수요는 잠재적으로 예상됩니다. 그러나, 훈련되고 경험있는 구름 전문가의 공급은 이 높은 수요로 계속하기 위하여 struggling입니다.

몇몇 요인은 구름 기술에 있는 성장 기술 간격에 공헌합니다. 전통적인 IT 교육 프로그램은 여전히 클라우드 도메인의 혁신의 속도로 잡아. 클라우드 모델은 분산 시스템, 네트워킹, 서버리스 아키텍처, 컨테이너화, 기계 학습 등 새로운 기술을 필요로 합니다. 이 새로운 시대 기술을 가진 기존의 인력을 육성하는 것은 도전이기도 합니다. 많은 교육 기관은 아직 관련 클라우드 기술을 가진 학생들을 갖는 과정을 설계해야합니다. 이것은 클라우드 작업을위한 인재 파이프라인을 hampering.

동시에 빠르게 성장하는 클라우드 플레이어는 충분히 훈련 된 직원을 모집하는 데 어려움을 직면하고 있습니다. 세계 경제 포럼의 2022 보고서에 따르면 설문 조사의 절반 이상이 데이터 과학, 클라우드 컴퓨팅 및 사이버 보안과 같은 분야에서 중요한 재능 부족에 직면하고 있다고 말했다. 이 기술 부족은 회사가 클라우드 기능을 완전히 활용하고 디지털 전환을 확장하기 위해 제약 역할을합니다. 그것은 그들의 민첩성과 혁신의 속도를 감소시킵니다. 궁극적으로, 그것은 클라우드 모델을 채택하고 클라우드에 IT 인프라 및 워크로드를 마이그레이션 할 수있는 단계에 대한 습기를 공급 효과가있다.

• 높은 설치 비용 및 인프라 부족:: 클라우드 기반 솔루션의 채택은 기존 인프라 및 네트워크를 업그레이드하여 클라우드 기술을 지원합니다. 많은 조직을 위해, 특히 작고 중간 크기의 기업은, 구름 이동을 실행하거나 새로운 클라우드 지원 인프라를 구축하기 위해 필요한 상륙 자본 지출은 과도하게 높을 수 있습니다. 가상 서버, 스토리지, 네트워킹 장비 및 보안 기능과 같은 클라우드 기능을 설정하여 비-trivial expenditures에 대응합니다. 이 높은 장벽은 처음에 구름으로 전환에서 많은 잠재 고객을 방지합니다. 클라우드 채택과 관련된 높은 설정 및 마이그레이션 비용에 의해 제한 된 예산을 제공합니다.

또한, 개발 국가 및 원격 영역에서, 고속 인터넷에 대한 액세스 부족은 도전을 계속합니다. 신뢰할 수 있고 빠른 네트워크 연결은 기업과 개인이 클라우드 서비스의 장점을 완전히 활용하기 위해 필수적입니다. 그러나, inadequate 광대역 침투의 부분에서 아프리카와 아시아는 방해입니다. 예를 들어, 국제 통신 연합 (International Telecommunication Union)의 최신 데이터에 따르면 인도의 가구의 약 31%는 여전히 2021 년 인터넷 액세스가 부족합니다. 이 지역의 조직에 대한 원활한 데이터 전송이 어려움을 보장하기 위해 Inability는 작업 부하를 이동하고 클라우드에 완전히 처리 할 수 있습니다. Infrastructure deficits는 클라우드 솔루션에서 사용자 경험 및 언더민 신뢰에 부정적인 영향을줍니다.

한국어 2. Omics 연구 시장 점유율 (%)에 있는 세계적인 AI, 제안에 의하여, 2023년

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Omics 연구 시장의 글로벌 AI - 최근 개발

제품 및 기술 출시

• 에 9월 20, 2023, DNAstack의 특징, 소프트웨어 회사, Omics AI 출시, omics 및 건강 연구를위한 혁신적인 새로운 소프트웨어 스위트. Omics AI는 Genomics & Health (GA4GH)의 Global Alliance가 제공하는 개방형 표준을 준수하는 데이터의 인식 네트워크를 통해 더 빠르고 강력한 과학적 발견을 만듭니다. 이 시스템은 세계 최고의 제약 회사, 병원, 대학, 환자 자문 그룹, 기금, 수탁 시설, 정부 기관 및 컨소시엄에 의해 사용되어 다양한 연구 분야에서 협업 네트워크를 성장합니다.
• 4월 14, 2023, 채용 정보, 생명 공학 회사는, 그것의 새로운 duet multiomics 해결책을 발사했습니다, 단 하나 저량 표본에서 유전의 combinatorial 힘 및 epigenetic 정보를 계시합니다. 결산 멀티 omics 솔루션은 세계 최초의 단일 기반 솔루션 sequencing 기술이며, 모든 시퀀서를 사용하여 하나의 워크플로우로 단일 샘플에서 유전 및 간질 정보를 동시 읽을 수 있습니다.
• 아마존 웹 서비스, Inc.의 11 월 2022에서 클라우드 컴퓨팅 회사 인 Amazon Omics를 정밀 의약품에 출시했습니다. Amazon omics는 보안, 스케일을 제공하는 클라우드 기반 플랫폼입니다. Genomic 데이터 저장 및 분석에 필요한 처리 전력은 전문 인프라 및 워크플로우를 제거해야합니다.

채용 및 협력

• 11월 6일, 2023일, OWKIN, 생명 공학 회사 및 10x Genomics, Inc., 생명 공학 회사, 그들은 10x Genomics 공간 omics 및 치료 발견에 대한 종양 분석에서 일하기 위해 단일 셀 기술을 추가하는 계약을 체결했다.
• 9 월 4, 2023, 지능형 OMICS 생명 공학 회사는 Janssen Global Services, LLC, 제약 회사, Janssen Global Services, LLC와 AI 기반 연구 협력을 합의했습니다. Janssen Global Services, LLC와의 협력은 haematological Cancers의 치료를위한 새로운 생물학적 목표를 평가하고 있습니다.

Omics Studies Market의 글로벌 AI 기업

• 열 피셔 과학
• Agilent 기술
• 채용정보
• BGI 게놈
• 카테고리
• 프로젝트
• 물 회사
• GE 헬스케어
• Amazon 웹 서비스, Inc
• 브루커
• 한국어

정의: 인공 지능 (AI)은 omics 데이터의 처리, 분석 및 해석에 복잡한 문제를 해결하기위한 강력한 접근뿐만 아니라 멀티 omics 및 임상 데이터의 통합. 최근 몇 년 동안 AI는 게놈 변형 해석, 단백질 구조 예측, 질병 진단 및 약물 발견과 같은 다양한 생물 의학 분야에서 놀라운 획기적인 돌파구를 활성화했습니다.