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NGS最新市场报告!这些商机你get到了吗?

2017.2.03

  近期,GRAND VIEW RESEARCH网站发布了全球NGS市场预测报告,分析了2014年至2025年之间全球NGS市场的发展趋势。报告指出,2015年全球NGS的市场值为46.2亿美元,且预计会在预测期内出现显著增长。本报告从推动市场发展的因素、技术应用市场、企业竞争等角度分析了NGS市场的发展风向。

  报告范围

  1

  推动市场发展的8个因素

  更快更有效的基因组测序方法的发展,预计会推动NGS平台的使用率,从而影响产业的发展。

  测序前准备工作的自动化发展,预计在未来几年内推动市场的发展。

  在基因水平上利用创新平台来发展个性化医学,是推动NGS市场需求的一个重要因素。

  代谢组学、蛋白质组学、转录组学领域的研发项目增多,推动了NGS技术的市场需求。蛋白质组学和基因组学中有大量的结构信息需要收集,并且需要通过序列测定的方法进行分类,还需要对数据进行综合分析,这些会增加NGS的应用率。

  产业引领者推出的新产品和服务,预计在预测期内会带动市场的增长。

  在实现个性化医疗过程中,科学家和药物研发者对NGS技术的偏好被证明会进一步推动NGS的需求浪潮。对NGS的需求增加,反过来会推动市场的发展。

  采样到数据分析完整工作流程的发展,会推动整个NGS市场经济的发展。

  创新的商业模式不仅给实验室带来更好的成本管理以及较低的初始投资障碍,还会带动产品的采用率。

  2

  有商机的9个领域

  随着技术的发展,NGS的应用领域越来越广。本报告指出,NGS在肿瘤检测、产前筛查、胚胎植入前筛查、HLA分型/免疫系统监控、宏基因组学、流行病学和药物开发、农业基因组学和取证、消费者基因组学以及临床调查中较有商机。

  报告还指出,在未来几年里,NGS在肿瘤领域中的市场值增长预计最快,这主要是基于测序的发展使靶向测序能测定多个癌基因,从而使得了解与癌症或肿瘤细胞相关致密基因簇中的遗传信息成为了可能。

  3

  全基因组测序增长率最快,数据分析成瓶颈

  单位:USD Million

  从技术角度分析,靶向测序由于数据集较小以及成本较低,占有了最大的市场份额。在预测期内,蛋白质表达分析项目会增多。全基因组测序同比增长率预计最大,这主要是由于绘制人类和非人类基因组的研究项目越来越多,并且全基因组测序的成本越来越低。

  从测序的整个流程来看,在过去的一年中,测序试验占据了主要的市场份额,并且在未来几年内将保持主导地位。与其他工作流程相比,数据分析将是测序之后市场值显著增长的领域,主要是因为数据分析有较多的新算法开发和升级的可用资源。

  随着全基因组测序的应用增加,后续生成的数据有望成倍增长。此外,成本的大幅降低也会带来大量的数据,数据分析将成为基因组学和蛋白质组学研究的瓶颈。

  4

  NGS的应用终端

  报告指出,NGS在高校和研究机构中的使用率会最高,主要是由于这些单位有着大量的研究项目。现场的生物信息学课程,包括NGS实际应用以及数据分析研讨会,预计在未来几年内带来大量的市场值。

  基于NGS的小规模平台在临床诊断中的使用率增加,预计在未来十年内推动整个市场的收入。市场参与者通过引进高性能的小型台式测序仪来积极瞄准小型实验室和诊所,这有望增加NGS在常规基因诊断和检测中的应用。

  5

  竞争激烈,降价成为了企业的目标

  在过去的一年里,北美拥有了最大的NGS市场份额,这主要是由于该地区具有较强的医疗保健体系,以及他们对生物标志物蛋白质组学和基因组学研究的投资较大。大多数的NGS学术和临床使用者来自美国、德国以及英国,主要是因为这些国家的一些高校机构提供分子生物学课程,促进了北美和欧洲NGS市场的增长。

  在预测期内,亚太地区预计将以18%的年复合增长率。随着加大对医疗的投资,民众对医疗意识的增长,以及人民收入水平的提高,亚太地区NGS市场增长率将会最高。

  当前,NGS的全球主流商有Pacific Biosciences,Beijing Genomics Institute,Illumina Inc.,F Hoffman-La Roche,GATC Biotech AG.,Thermo Fisher Scientific,Oxford Nanopore Technologies Inc.,Agilent Technologies Inc.,Biomatters Ltd.,DNAStar Inc.,Macrogen Inc.,Helicos BioSciences,CLC Bio (Qiagen),and Knome Inc。

  为了能够在技术快速发展的市场中占优势,企业之间存在着激烈的竞争,他们的焦点是在常规医疗中引入低价的测序设备。此外,多数企业还尝试着将基因组数据商业化。

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