多組學市場規模，按產品和服務（產品{儀器、耗材、軟體}、服務）、類型（單細胞多組學、批量多組學）、平台（基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、整合組學平台）、應用（細胞生物學、腫瘤學、神經學、免疫學）、最終用途（學術研究機構、製藥和生物技術報告

多組學領域：成長動力與挑戰

成長動力

• 人工智慧和雲端運算在多組學資料分析中的出現 - 由於雲端運算和人工智慧的興起，生命科學領域正在見證多組學資料分析的重大機會。由於 DNA 定序技術和其他組學方法的進步，已經以前所未有的數量創建了大型且複雜的多組學資料集。
  
  對於實驗室和研究人員來說，使用傳統的本地計算技術來評估這些大量的異質生物數據既困難又耗時。透過雲端運算提供易於按需部署的大型可擴展運算資源。研究人員無需在自己的 IT 設備上進行大量的前期財務投資，就可以利用彈性雲基礎設施輕鬆分析 PB 級的多組學資料集。
   
• 多組學在創建用於疾病診斷的生物標記物方面的潛力 - 多組學在創建用於疾病診斷的生物標記物中的應用為多組學市場提供了巨大的潛力。整合轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、基因組和表觀基因組學等多組學技術，可以更全面地了解生物系統和疾病途徑。
  
  利用多組學開發生物標記可能使準確、早期診斷疾病成為可能。由於現在大多數疾病都是在晚年發現的，治療方法很少，因此目前存在重大的臨床需求尚未滿足。多組學研究透過合併多種形式的組學數據提供了單獨使用單獨組學技術無法實現的見解。
  
  結果，發現了由蛋白質、遺傳和代謝成分組成的獨特生物標記特徵。例如，2021 年的一項研究結合了 28,000 多名患者樣本中 11 種不同癌症類型的信息，發現了基於分子亞型的指標，可用於定制癌症治療。
   
• 精準農業和食品安全 - 多組學技術在提高作物產量、永續性和糧食安全方面可以為農業部門提供很多幫助。研究人員可以透過結合基因組學、代謝組學和其他組學技術來了解更多有關植物遺傳學、新陳代謝和環境反應的資訊。這些知識可用於設計具有更高產量、更好營養品質和更強抗逆性的健壯作物品種。
  
  適應特定環境條件和農藝要求的定向育種、精準施肥和作物管理技術是精準農業實踐的例子，透過多組學分析更容易識別抗病性、養分吸收和作物性能的生物標誌物，從而使精準農業實踐成為可能。導致 CC 的總排放量中約 80%、FPMF 影響的 88%、FET 影響的 55%、HTnC 影響的 44%、FE 影響的 96%、ME 影響的 93% 和 TA 影響的 96% 是在受精過程中產生的。

挑戰

• 多組學平台的設置和基礎設施費用過高 - 多組學市場的擴張潛力受到這些平台昂貴的基礎設施和設置成本的限制，這為系統的部署提供了主要障礙。更廣泛的採用。必須花費大量資金才能建立多組學中心併購買進行多組學分析所需的多種昂貴工具。
  
  這些可能包括質譜儀、流式細胞儀、微陣列、下一代定序系統和其他專用工具。如果考慮到實驗室空間、資料儲存系統、合格人員和維護合約等其他成本，建立多組學實驗室的總成本可能高達數百萬美元。
   
• 法規對多組學採用造成的障礙 - 多組學技術的使用受到法規的阻礙，這使得多組學市場難以擴展。整合大量不同的「組學」蛋白質組學、代謝組學和基因組等數據被稱為多組學。為了對如此龐大而複雜的資料集進行有意義的解釋，創建可靠的分析框架和驗證程序還處於早期階段。