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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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