生物計算是指利用生物系統(tǒng)固有的信息處理機理而研究開發(fā)的一種新的計算模式。生物計算研究包括器件和系統(tǒng)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(xiàn)為AI制藥領(lǐng)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(lǐng)域，主要體現(xiàn)在提升生物實驗效率及精度，補充實驗依據(jù)等。生物計算行業(yè)尚在起步階段，處于基礎(chǔ)沉淀期。整體而言，盡管潛在價值巨大，生物計算產(chǎn)業(yè)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(chuàng)業(yè)公司會選擇在開發(fā)工具型平臺的同時，直接以下游應用場景作為核心變現(xiàn)業(yè)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(yī)療公司等名義出現(xiàn)。這一特點在我國尤為明顯。

??? 與發(fā)達國家相比，我國在生物技術(shù)和信息技術(shù)的基礎(chǔ)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(shù)的研究，推出一系列利好的發(fā)展計劃和政策，力爭在生物計算領(lǐng)域取得重大突破。2022年5月10日，國家發(fā)展改革委印發(fā)《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，提到在事關(guān)國家安全和發(fā)展全局的基礎(chǔ)核心領(lǐng)域，制定實施戰(zhàn)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(lǐng)域，實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目；強調(diào)在疾病治療環(huán)節(jié)，推動抗體藥物等生物藥發(fā)展，推進重大疾病和罕見病的原創(chuàng)藥物研發(fā)，拓展先進治療技術(shù)臨床應用，規(guī)范干細胞治療等新技術(shù)臨床應用；鼓勵生物信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展。要持續(xù)挖掘生物技術(shù)、信息技術(shù)融合應用產(chǎn)生的巨大創(chuàng)新效能和產(chǎn)業(yè)動能，推動信息技術(shù)發(fā)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(lǐng)域布局，對生物計算相關(guān)公司的投資增長迅速，越來越多的公司正借助大量生物數(shù)據(jù)集開發(fā)算法，來更加深入的了解疾病，并從根本上改變藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)過程。加速器和孵化器攜手助推，為生物計算領(lǐng)域打造結(jié)構(gòu)化空間，開展醫(yī)療健康行業(yè)數(shù)據(jù)管理與分析的合作和試驗。高精尖生物技術(shù)的發(fā)展研究使得生物醫(yī)藥面對的數(shù)據(jù)呈直線增長，并且難度逐漸加大，需要處理的數(shù)據(jù)也愈發(fā)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(shù)方面的研究，生物信息技術(shù)在這些領(lǐng)域以及項目中的應用也愈發(fā)廣泛，這為利用生物信息技術(shù)進行醫(yī)藥開發(fā)、生物醫(yī)學等的后續(xù)研究發(fā)展都帶來了極大的機遇。

??? 銳觀產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國生物計算行業(yè)投資規(guī)劃及前景預測報告》共十二章。首先介紹了生物計算行業(yè)的相關(guān)概念，再介紹了生物計算背景行業(yè)的發(fā)展情況，接著分析了生物計算行業(yè)的發(fā)展環(huán)境，然后分別介紹了生物計算行業(yè)的發(fā)展情況、生物計算行業(yè)不同類型的發(fā)展情況、生物計算行業(yè)上游支撐技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展情況和生物計算行業(yè)應用領(lǐng)域的發(fā)展情況，隨后介紹了生物計算行業(yè)相關(guān)的國內(nèi)外重點企業(yè)經(jīng)營狀況，之后分析了生物計算行業(yè)的投資機會和風險，最后對生物計算行業(yè)的未來發(fā)展前景和趨勢進行了科學的預測。

??? 本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、中國信息通信研究院、國家發(fā)改委、產(chǎn)業(yè)研究院、產(chǎn)業(yè)研究院市場調(diào)查中心以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權(quán)威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)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(tǒng)深入的了解、或者想投資生物計算相關(guān)行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

第一章　生物計算基本概述

第一節(jié)、生物計算相關(guān)概念

一、生物信息學

二、生物計算學

三、計算生物學

四、生物計算

五、生物計算機

第二節(jié)、生物計算系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

一、并行計算

二、分布式計算

第三節(jié)、生物計算行業(yè)價值

一、科研價值

二、應用價值

第四節(jié)、生物計算產(chǎn)業(yè)鏈分析

一、未來產(chǎn)業(yè)鏈分析

二、國外代表玩家

三、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

第一節(jié)、中國生物科技行業(yè)發(fā)展分析

一、生物科技基本介紹

二、生物科技產(chǎn)業(yè)鏈

三、生物科技行業(yè)政策保障

四、生物科技行業(yè)獨角獸企業(yè)布局

五、生物科技產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分布

六、生物科技行業(yè)發(fā)展策略

第二節(jié)、中國生物科技行業(yè)上市公司財務運行狀況分析

一、上市公司規(guī)模

二、上市公司分布

三、經(jīng)營狀況分析

四、盈利能力分析

五、營運能力分析

六、成長能力分析

七、現(xiàn)金流量分析

第三節(jié)、中國生物科技與醫(yī)藥市場運行分析

一、醫(yī)藥生物技術(shù)進展

二、生物醫(yī)藥市場重大變化

三、生物醫(yī)藥市場競爭格局

四、生物醫(yī)藥市場發(fā)展挑戰(zhàn)

五、生物醫(yī)藥市場投融資分析

第四節(jié)、中國生物科技行業(yè)發(fā)展展望

一、生物科技行業(yè)風險評析

二、生物科技行業(yè)發(fā)展方向

三、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

第一節(jié)、生物計算行業(yè)的經(jīng)濟環(huán)境

一、宏觀經(jīng)濟環(huán)境

二、數(shù)字經(jīng)濟市場規(guī)模

三、生物經(jīng)濟發(fā)展布局

四、醫(yī)藥工業(yè)運行情況

五、固定資產(chǎn)投入情況

第二節(jié)、生物計算行業(yè)的政策環(huán)境

一、整體利好政策

二、市場準入政策

三、財政扶持政策

四、金融支持政策

第三節(jié)、生物計算行業(yè)的社會環(huán)境

一、社會高等教育水平

二、居民收支結(jié)構(gòu)

三、醫(yī)療保障狀況

四、疫情影響分析

第四節(jié)、生物計算行業(yè)的技術(shù)環(huán)境

一、知識產(chǎn)權(quán)保護環(huán)境提升

二、生命科學人才建設(shè)

三、科技創(chuàng)新生態(tài)良好

四、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

第一節(jié)、全球生物計算行業(yè)發(fā)展綜述

一、行業(yè)發(fā)展階段

二、行業(yè)發(fā)展概況

三、相關(guān)企業(yè)布局

四、行業(yè)驅(qū)動因素

五、行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)

第二節(jié)、中國生物計算行業(yè)發(fā)展概況

一、行業(yè)發(fā)展關(guān)鍵指標

二、行業(yè)發(fā)展意義

三、行業(yè)發(fā)展熱點

四、相關(guān)企業(yè)布局

第三節(jié)、中國生物計算行業(yè)發(fā)展模式分析

一、商業(yè)角度分析

二、技術(shù)角度分析

三、企業(yè)角度分析

第四節(jié)、中國生物計算與計算免疫

一、計算免疫發(fā)展意義

二、計算免疫發(fā)展要點

三、計算免疫發(fā)展動態(tài)

四、計算免疫發(fā)展方向

五、計算免疫發(fā)展前景

第五節(jié)、中國生物計算行業(yè)發(fā)展難點

一、數(shù)據(jù)難點

二、技術(shù)難點

三、動態(tài)變化難點

第六節(jié)、中國生物計算行業(yè)發(fā)展建議

一、領(lǐng)域布局

二、創(chuàng)新驅(qū)動

三、制度保障

四、人才培養(yǎng)

五、國際交流

第五章　生物計算主要類型——DNA計算

第一節(jié)、DNA計算的基本介紹

一、DNA的相關(guān)概述

二、DNA計算的概念

三、DNA計算的特點

四、DNA計算的研究內(nèi)容

五、DNA計算模型

第二節(jié)、DNA計算的發(fā)展綜述

一、DNA計算的發(fā)展歷程

二、DNA計算的應用

三、DNA計算存在的問題

第三節(jié)、DNA計算機發(fā)展狀況分析

一、DNA計算機的優(yōu)點

二、DNA計算機的研究方向

三、DNA計算機的研究意義

四、DNA計算機的設(shè)計障礙

第四節(jié)、DNA計算中運用的各類技術(shù)

一、基于鏈置換的DNA計算

二、基于DNA酶的DNA計算

三、基于瓦片的DNA計算

四、基于納米顆粒的DNA計算

五、基于SiO2的DNA計算

六、體內(nèi)DNA計算

七、其他DNA計算技術(shù)

第五節(jié)、DNA存儲發(fā)展狀況分析

一、DNA存儲的簡介

二、DNA存儲的市場容量

三、DNA存儲的應用場景

四、DNA存儲的關(guān)鍵問題

五、DNA存儲企業(yè)的投融資動態(tài)

六、DNA存儲的發(fā)展機遇

七、DNA存儲的發(fā)展方向

第六節(jié)、DNA計算的發(fā)展前景

一、DNA計算的發(fā)展展望

二、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

第一節(jié)、蛋白質(zhì)計算

一、蛋白質(zhì)計算設(shè)計概述

二、蛋白質(zhì)計算預測方式

三、蛋白質(zhì)計算的發(fā)展演進

四、蛋白質(zhì)計算的發(fā)展現(xiàn)狀

五、蛋白質(zhì)計算的發(fā)展意義

六、蛋白質(zhì)計算發(fā)展的挑戰(zhàn)與關(guān)鍵

七、蛋白質(zhì)計算的發(fā)展方向

第二節(jié)、RNA計算

一、RNA計算的基本介紹

二、RNA計算機發(fā)展概況

三、RNA計算的發(fā)展現(xiàn)狀

四、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

第一節(jié)、大數(shù)據(jù)

一、大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展概述

二、大數(shù)據(jù)行業(yè)政策分析

三、大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)模分析

四、大數(shù)據(jù)行業(yè)競爭格局

五、基因大數(shù)據(jù)行業(yè)分析

六、生物信息學數(shù)據(jù)庫建設(shè)

七、大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展趨勢

第二節(jié)、人工智能

一、人工智能行業(yè)發(fā)展概況

二、人工智能行業(yè)相關(guān)政策

三、人工智能行業(yè)技術(shù)突破

四、人工智能市場運行分析

五、人工智能未來發(fā)展趨勢

第三節(jié)、機器學習

一、機器學習行業(yè)相關(guān)介紹

二、機器學習行業(yè)發(fā)展階段

三、機器學習行業(yè)市場格局

四、機器學習行業(yè)人才分布

五、機器學習行業(yè)發(fā)展方向

第八章　2020-2022年生物計算應用領(lǐng)域發(fā)展狀況分析

第一節(jié)、AI制藥

一、AI制藥行業(yè)發(fā)展綜述

二、AI制藥行業(yè)發(fā)展價值

三、AI制藥行業(yè)發(fā)展驅(qū)動力

四、AI制藥重點企業(yè)布局

五、AI制藥行業(yè)投融資分析

六、AI制藥行業(yè)發(fā)展展望

第二節(jié)、精準醫(yī)療

一、精準醫(yī)療行業(yè)基本概述

二、基于生物信息分析方法的精準醫(yī)療

三、精準醫(yī)療行業(yè)信息化支撐要素

四、精準醫(yī)療行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

五、精準醫(yī)療行業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析

六、精準醫(yī)療行業(yè)發(fā)展建議

七、精準醫(yī)療行業(yè)進入壁壘

八、精準醫(yī)療投融資動態(tài)

九、精準醫(yī)療行業(yè)發(fā)展前景

第三節(jié)、智慧醫(yī)療

一、智慧醫(yī)療行業(yè)基本介紹

二、智慧醫(yī)療行業(yè)應用場景

三、智慧醫(yī)療行業(yè)利好政策

四、智慧醫(yī)療行業(yè)市場狀況評析

五、智慧醫(yī)療行業(yè)供需方分析

六、智慧醫(yī)療行業(yè)的局限和展望

七、5G智慧醫(yī)療建設(shè)狀況

八、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

第一節(jié)、CERTARA

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

三、2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

四、2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

第二節(jié)、LANDOS BIOPHARMA

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

三、2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

四、2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

第三節(jié)、COMPUGEN

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

三、2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

四、2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

第四節(jié)、RECURSION

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

三、2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

四、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

第一節(jié)、維亞生物

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

三、2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

四、2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

第二節(jié)、百度集團

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、2020年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

三、2021年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

四、2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

第三節(jié)、藥明康德

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、經(jīng)營效益分析

三、業(yè)務經(jīng)營分析

四、財務狀況分析

五、核心競爭力分析

六、公司發(fā)展戰(zhàn)略

七、未來前景展望

第四節(jié)、康龍化成

一、企業(yè)發(fā)展概況

二、經(jīng)營效益分析

三、業(yè)務經(jīng)營分析

四、財務狀況分析

五、核心競爭力分析

六、公司發(fā)展戰(zhàn)略

七、未來前景展望

第十一章　生物計算行業(yè)投融資分析及風險預警

第一節(jié)、生物計算行業(yè)投融資分析

一、投資規(guī)模

二、投融資動態(tài)

三、投資機會分析

第二節(jié)、生物計算行業(yè)投資壁壘

一、技術(shù)壁壘

二、專業(yè)人才壁壘

三、資金壁壘

四、應用領(lǐng)域競爭壁壘

第三節(jié)、生物計算行業(yè)投資風險

一、資金風險

二、管理風險

三、項目研發(fā)失敗風險

四、人才流失風險

第十二章　2023-2028年生物計算行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

第一節(jié)、生物計算行業(yè)發(fā)展展望

一、發(fā)展目標

二、發(fā)展重點

三、發(fā)展前景

第二節(jié)、生物計算行業(yè)發(fā)展趨勢

一、應用趨勢

二、可變現(xiàn)場景趨勢

三、軟件平臺趨勢

四、研究層級趨勢

圖表目錄：

圖表：生物計算價值創(chuàng)造及流程

圖表：基于計算生物學的“干濕閉環(huán)流程圖”

圖表：生物計算應用價值思維導圖

圖表：生物計算底層支撐技術(shù)

圖表：生物計算相關(guān)從業(yè)機構(gòu)分類

圖表：生物計算行業(yè)國外代表玩家

圖表：生物計算行業(yè)國外代表玩家（續(xù)1）

圖表：生物計算行業(yè)國外代表玩家（續(xù)2）

圖表：生物計算行業(yè)國內(nèi)相關(guān)玩家（核心業(yè)務及成就有所涉及）

圖表：生物計算行業(yè)國內(nèi)相關(guān)玩家（續(xù)）

圖表：中國生物技術(shù)基地平臺建設(shè)重要指導性政策

圖表：2018-2021年中國獨角獸企業(yè)數(shù)量行業(yè)分布

圖表：2021年生物科技行業(yè)獨角獸企業(yè)估值

圖表：2021年生物科技行業(yè)獨角獸企業(yè)估值均值

圖表：2020年中國生物技術(shù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

圖表：生物科技行業(yè)上市公司名單

圖表：2017-2021年生物科技行業(yè)上市公司資產(chǎn)規(guī)模及結(jié)構(gòu)

圖表：生物科技行業(yè)上市公司上市板分布情況

圖表：生物科技行業(yè)上市公司地域分布情況

圖表：2017-2021年生物科技行業(yè)上市公司營業(yè)收入及增長率

圖表：2017-2021年生物科技行業(yè)上市公司凈利潤及增長率

圖表：2017-2021年生物科技行業(yè)上市公司毛利率與凈利率

圖表：2017-2021年生物科技行業(yè)上市公司營運能力指標

圖表：2021-2022年生物科技行業(yè)上市公司營運能力指標

圖表：2017-2021年生物科技行業(yè)上市公司成長能力指標

圖表：2021-2022年生物科技行業(yè)上市公司成長能力指標

圖表：2017-2021年生物科技行業(yè)上市公司銷售商品收到的現(xiàn)金占比

圖表：2021年中國藥企的LICENSE-IN交易

圖表：2021年中國藥企的LICENSE-OUT交易

圖表：2021年CDE受理的各類新藥注冊

圖表：2021年傳統(tǒng)藥企的新藥研發(fā)情況總結(jié)

圖表：2019-2021年科創(chuàng)板上市生物醫(yī)藥企業(yè)

圖表：中國生物醫(yī)藥行業(yè)綜合性企業(yè)競爭梯隊

圖表：中國生物醫(yī)藥行業(yè)細分領(lǐng)域競爭情況

圖表：2018-2021年全球生物醫(yī)藥市場投融資

圖表：2018-2021年中國生物醫(yī)藥市場投融資

圖表：2020-2021年中國生物醫(yī)藥投融資領(lǐng)域布局

圖表：2021年中國一級市場交易中單筆融資金額大的企業(yè)

圖表：2020-2021年中國基因治療市場投融資

圖表：2021年中國部分融資金額大的基因治療公司

圖表：2018-2021年中國核酸藥物市場投融資

圖表：2021年中國核酸藥物領(lǐng)域融資事件

圖表：2018-2021年中國細胞療法藥物市場投融資

圖表：2021年國內(nèi)CAR-NK領(lǐng)域融資事件

圖表：2021年IPSC領(lǐng)域國內(nèi)融資事件

圖表：2021年通用細胞療法領(lǐng)域國內(nèi)融資事件

圖表：2018-2021年中國雙抗市場投融資

圖表：2021年雙抗行業(yè)融資事件

圖表：2021年抗體偶聯(lián)藥物上市情況

圖表：2018-2021年中國ADC藥物市場投融資

圖表：2021年中國ADC領(lǐng)域部分融資事件

圖表：2019-2021年中國合成生物學融資數(shù)量

圖表：2021年中國合成生物學領(lǐng)域融資事件

圖表：2021年RNA編輯領(lǐng)域國內(nèi)融資事件

圖表：生物科技行業(yè)發(fā)展趨勢和痛點

圖表：2017-2021年生產(chǎn)總值及其增長速度

圖表：2017-2021年三次產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值比重

圖表：2017-2021年全員勞動生產(chǎn)率

圖表：2022年GDP初步核算數(shù)據(jù)

圖表：2022年GDP同比增長速度

圖表：2022年GDP環(huán)比增長速度

圖表：2016-2021年數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模

圖表：2022年醫(yī)藥制造業(yè)增加值累計增速

圖表：2022年醫(yī)藥制造業(yè)出口交貨值累計增速

圖表：2022年醫(yī)藥制造業(yè)增加值累計增速

圖表：2022年固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）同比增速

圖表：2022年固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）主要數(shù)據(jù)

圖表：2022年居民人均可支配收入平均數(shù)與中位數(shù)

圖表：2022年居民人均消費支出及構(gòu)成

圖表：2021年中國居民健康消費指數(shù)排名TOP10

圖表：2022年醫(yī)療保險和生育保險主要指標

圖表：2017-2021年專利權(quán)人遭遇過專利侵權(quán)的比例

圖表：2017-2021年企業(yè)遭遇專利侵權(quán)采取維權(quán)措施的比例

圖表：2020-2021年專利侵權(quán)訴訟案件賠償分布情況

圖表：2021年不同規(guī)模企業(yè)遭遇專利侵權(quán)后沒有采取維權(quán)措施的比例

圖表：醫(yī)藥企業(yè)與信息技術(shù)企業(yè)的融合布局

圖表：生物技術(shù)與信息技術(shù)融合帶來的新布局空間示例

圖表：生物技術(shù)與信息技術(shù)融合布局項目示例

圖表：生物技術(shù)和信息技術(shù)融合發(fā)展帶來的產(chǎn)業(yè)新模式示例

圖表：以“環(huán)境-健康”關(guān)系為核心的知識圖譜示意圖

圖表：生物計算行業(yè)發(fā)展階段預判

圖表：ALPHAFOLD發(fā)布歷程

圖表：生物計算相關(guān)領(lǐng)域重大動態(tài)

圖表：首個AI設(shè)計的分子進入臨床試驗歷程

圖表：海外部分ITBT企業(yè)代表

圖表：2021年全球大健康領(lǐng)域人才分布TOP5國家

圖表：2021年全球大健康領(lǐng)域人才分布TOP5國家

圖表：2021年全球生物技術(shù)行業(yè)人才流動TOP5

圖表：2021年全球生物技術(shù)研究人才分布TOP10國家

圖表：全球生物技術(shù)研究人才TOP5增長技能

圖表：生物計算行業(yè)關(guān)鍵要素圖解

圖表：中國涉足ITBT的部分典型企業(yè)盤點

圖表：生物計算行業(yè)商業(yè)模式劃分及分析

圖表：大健康領(lǐng)域企業(yè)最緊缺人才類型

圖表：DNA的一級結(jié)構(gòu)

圖表：DNA的二級結(jié)構(gòu)

圖表：DNA的三級結(jié)構(gòu)

圖表：DNA計算模型一般原理圖

圖表：哈密爾頓路徑問題分析

圖表：可滿足性問題分析

圖表：最大團問題分析

圖表：其他應用DNA計算求解NP完全問題

圖表：無酶參與的DNA邏輯電路

圖表：基于DNA鏈置換反應的三輸入邏輯門

圖表：四向結(jié)點驅(qū)動的DNA鏈置換邏輯門

圖表：基于E6酶構(gòu)建DNA邏輯門

圖表：由Mg和Pb驅(qū)動的DNA邏輯門

圖表：通過DNA瓦片的XOR邏輯門

圖表：SP的光敏機制介導的AND邏輯門

圖表：適配體與靶蛋白的結(jié)合的OR、AND邏輯門

圖表：基于SiO2的OR、AND邏輯門

圖表：利用SiO2構(gòu)建鍵盤鎖的邏輯門操作

圖表：基于DNA四面體的XOR、INHIBIT邏輯門

圖表：表面DNA計算

圖表：DNA“鑷子”結(jié)構(gòu)示意圖

圖表：DNA存儲的原理

圖表：2026年DNA存儲市場分類

圖表：DNA存儲數(shù)據(jù)分層模型

圖表：2012-2021年合成生物學企業(yè)融資額

圖表：2020-2022年國外DNA存儲相關(guān)企業(yè)融資額統(tǒng)計

圖表：2020-2022年中國DNA存儲相關(guān)企業(yè)融資額統(tǒng)計

圖表：DNA存儲研發(fā)方向及指標

圖表：基于規(guī)則的蛋白質(zhì)設(shè)計啟發(fā)

圖表：自動優(yōu)化能量函數(shù)進行的序列設(shè)計

圖表：蛋白質(zhì)與配體綁定殘基示意圖

圖表：蛋白質(zhì)計算預測與設(shè)計發(fā)展歷程與未來方向

圖表：蛋白質(zhì)計算的“白箱”與“黑箱”

圖表：蛋白質(zhì)計算領(lǐng)域的四大問題

圖表：核糖核苷酸示意圖

圖表：中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程

圖表：2021年中國大數(shù)據(jù)行業(yè)應用結(jié)構(gòu)

圖表：2020年大數(shù)據(jù)人才需求崗位TOP10

圖表：2019-2021年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模

圖表：2021年中國大數(shù)據(jù)分析市場下游行業(yè)結(jié)構(gòu)

圖表：2021年中國大數(shù)據(jù)市場結(jié)構(gòu)

圖表：大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)競爭企業(yè)分析

圖表：生命健康基礎(chǔ)設(shè)施

圖表：基因大數(shù)據(jù)（以PAN-GENOME結(jié)構(gòu)為例）

圖表：基因大數(shù)據(jù)生產(chǎn)及分析流程

圖表：基因大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化應用場景

圖表：基因大數(shù)據(jù)應用生命全周期管理

圖表：基因數(shù)據(jù)生產(chǎn)價值鏈

圖表：生物信息分析價值鏈

圖表：醫(yī)療大數(shù)據(jù)概覽

圖表：數(shù)據(jù)治理與AI技術(shù)

圖表：數(shù)據(jù)交易基本邏輯

圖表：中國政府部門大數(shù)據(jù)業(yè)務演進歷程

圖表：健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用價值

圖表：人工智能定義的四大分類

圖表：人工智能的發(fā)展歷程

圖表：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

圖表：人工智能技術(shù)發(fā)展情況

圖表：人工智能細分行業(yè)融資事件分布

圖表：全球人工智能行業(yè)梯隊

圖表：全球人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模分布圖(按應用領(lǐng)域)

圖表：人工智能應用領(lǐng)域示意圖

圖表：中國Al企業(yè)整體架構(gòu)對比

圖表：中國AI企業(yè)應用領(lǐng)域?qū)Ρ?/p>

圖表：2020年中國AI企業(yè)人才儲備對比

圖表：中國AI企業(yè)競爭力對比

圖表：AI開放平臺參與者進階路程

圖表：機器學習相關(guān)概念的辨識

圖表：機器學習基本過程

圖表：監(jiān)督學習模型

圖表：無監(jiān)督學習模型

圖表：機器學習發(fā)展時間軸

圖表：2021年中國人工智能之機器學習平臺市場份額

圖表：機器學習領(lǐng)域全球?qū)W者分布

圖表：機器學習領(lǐng)域?qū)W者H-INDEX分布

圖表：機器學習領(lǐng)域中國學者分布

圖表：機器學習領(lǐng)域中國與各國合作論文情況

圖表：藥物研發(fā)階段流程圖

圖表：人工智能和計算賦能藥物研發(fā)關(guān)系圖

圖表：CADD和AIDD在技術(shù)上的區(qū)別

圖表：AI制藥行業(yè)其他潛在技術(shù)應用

圖表：制藥行業(yè)的反摩爾定律

圖表：創(chuàng)新藥研發(fā)流程圖

圖表：2018-2021年AI藥研融資筆數(shù)及數(shù)額分析

圖表：生命大健康領(lǐng)域與AI技術(shù)相關(guān)的應用融資地區(qū)分布

圖表：2015-2020年AI在醫(yī)療領(lǐng)域融資輪次統(tǒng)計

圖表：2015-2021年中國AI計算制藥領(lǐng)域投融資情況

圖表：2021年中國AI計算制藥領(lǐng)域投資機構(gòu)的布局數(shù)量情況

圖表：部分AI計算制藥公司融資情況

圖表：互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭的AI制藥布局

圖表：藥物研發(fā)各環(huán)節(jié)中AI的作用

圖表：藥企與AI企業(yè)的合作示意圖

圖表：AI在生命大健康領(lǐng)域的初創(chuàng)公司

圖表：AI制藥領(lǐng)域核心投資方

圖表：AI制藥初創(chuàng)企業(yè)分類

圖表：中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭在AI制藥領(lǐng)域的布局

圖表：精準醫(yī)療產(chǎn)業(yè)圖譜

圖表：精準醫(yī)療服務和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的信息化支撐要素

圖表：傳統(tǒng)醫(yī)療與精準醫(yī)療對比

圖表：智慧醫(yī)療體系

圖表：智慧醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)部分場景

圖表：智慧醫(yī)療的發(fā)展階段

圖表：智慧醫(yī)療應用體系

圖表：人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應用

圖表：智慧醫(yī)療相關(guān)政策一覽

圖表：智慧醫(yī)療細分場景

圖表：中國智慧醫(yī)療企業(yè)評估維度

圖表：不同企業(yè)類型在技術(shù)能力上的得分情況

圖表：不同企業(yè)類型在產(chǎn)品能力上的得分情況

圖表：不同企業(yè)類型在商業(yè)能力上的得分情況

圖表：不同企業(yè)類型綜合表現(xiàn)

圖表：智慧醫(yī)療需求方發(fā)展趨勢

圖表：智慧醫(yī)療供給方發(fā)展趨勢

圖表：2019-2020年CERTARA綜合收益表

圖表：2019-2020年CERTARA分部資料

圖表：2019-2020年CERTARA收入分地區(qū)資料

圖表：2020-2021年CERTARA綜合收益表

圖表：2020-2021年CERTARA分部資料

圖表：2020-2021年CERTARA收入分地區(qū)資料

圖表：2021-2022年CERTARA綜合收益表

圖表：2021-2022年CERTARA分部資料

圖表：2021-2022年CERTARA收入分地區(qū)資料

圖表：2019-2020年LANDOS BIOPHARMA綜合收益表

圖表：2019-2020年LANDOS BIOPHARMA分部資料

圖表：2019-2020年LANDOS BIOPHARMA收入分地區(qū)資料

圖表：2020-2021年LANDOS BIOPHARMA綜合收益表

圖表：2020-2021年LANDOS BIOPHARMA分部資料

圖表：2020-2021年LANDOS BIOPHARMA收入分地區(qū)資料

圖表：2021-2022年LANDOS BIOPHARMA綜合收益表

圖表：2021-2022年LANDOS BIOPHARMA分部資料

圖表：2021-2022年LANDOSBIOPHARMA收入分地區(qū)資料

圖表：2019-2020年COMPUGEN綜合收益表

圖表：2019-2020年COMPUGEN分部資料

圖表：2019-2020年COMPUGEN收入分地區(qū)資料

圖表：2020-2021年COMPUGEN綜合收益表

圖表：2020-2021年COMPUGEN分部資料

圖表：2020-2021年COMPUGEN收入分地區(qū)資料

圖表：2021-2022年COMPUGEN綜合收益表

圖表：2021-2022年COMPUGEN分部資料

圖表：2021-2022年COMPUGEN收入分地區(qū)資料

圖表：2019-2020年RECURSION綜合收益表

圖表：2019-2020年RECURSION分部資料

圖表：2019-2020年RECURSION收入分地區(qū)資料

圖表：2020-2021年RECURSION綜合收益表

圖表：2020-2021年RECURSION分部資料

圖表：2020-2021年RECURSION收入分地區(qū)資料

圖表：2021-2022年RECURSION綜合收益表

圖表：2021-2022年RECURSION分部資料

圖表：2021-2022年RECURSION收入分地區(qū)資料

圖表：生物醫(yī)藥創(chuàng)新生態(tài)圈

圖表：2019-2020年維亞生物綜合收益表

圖表：2019-2020年維亞生物分部資料

圖表：2019-2020年維亞生物收入分地區(qū)資料

圖表：2020-2021年維亞生物綜合收益表

圖表：2020-2021年維亞生物分部資料

圖表：2020-2021年維亞生物收入分地區(qū)資料

圖表：2021-2022年維亞生物綜合收益表

圖表：2021-2022年維亞生物分部資料

圖表：2021-2022年維亞生物收入分地區(qū)資料

圖表：2021年中國AI云服務市場份額

圖表：2019-2020年百度集團綜合收益表

圖表：2019-2020年百度集團分部資料

圖表：2019-2020年百度集團收入分地區(qū)資料

圖表：2020-2021年百度集團綜合收益表

圖表：2020-2021年百度集團分部資料

圖表：2020-2021年百度集團收入分地區(qū)資料

圖表：2021-2022年百度集團綜合收益表

圖表：2021-2022年百度集團分部資料

圖表：2021-2022年百度集團收入分地區(qū)資料

圖表：2019-2022年藥明康德總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模

圖表：2019-2022年藥明康德營業(yè)收入及增速

圖表：2019-2022年藥明康德凈利潤及增速

圖表：2021年藥明康德主營業(yè)務分行業(yè)

圖表：2021年藥明康德主營業(yè)務分地區(qū)

圖表：2019-2022年藥明康德營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率

圖表：2019-2022年藥明康德凈資產(chǎn)收益率

圖表：2019-2022年藥明康德短期償債能力指標

圖表：2019-2022年藥明康德資產(chǎn)負債率水平

圖表：2019-2022年藥明康德運營能力指標

圖表：康龍化成公司業(yè)務

圖表：2019-2022年康龍化成總資產(chǎn)及凈資產(chǎn)規(guī)模

圖表：2019-2022年康龍化成營業(yè)收入及增速

圖表：2019-2022年康龍化成凈利潤及增速

圖表：2021年康龍化成主營業(yè)務分行業(yè)

圖表：2021年康龍化成主營業(yè)務分地區(qū)

圖表：2019-2022年康龍化成營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率

圖表：2019-2022年康龍化成凈資產(chǎn)收益率

圖表：2019-2022年康龍化成短期償債能力指標

圖表：2019-2022年康龍化成資產(chǎn)負債率水平

圖表：2019-2022年康龍化成運營能力指標

圖表：2019-2021年美國和歐洲計算生物學幾大藥物形態(tài)和計算應用的投資情況

圖表：生物計算領(lǐng)域資本市場分析

圖表：2019-2021年美國和歐洲計算生物學公司IPO

圖表：ITBT模式縮短藥物研發(fā)周期示意圖

圖表：ITBT帶來的格局變化