人工智能在基因组学市场增长机会以及整个基因组学领域的最新技术

4020fdd7d84fd348efe5a32560c84bb9.jpeg

来源:ScienceAI

编译:萝卜皮

人工智能等最新技术浪潮已经触及几乎所有行业和企业的海岸。基因组学领域也不例外。在 2020-2030 年的评估期内,最新技术在基因组学领域的日益普及将被证明是基因组学市场人工智能的主要增长贡献者。

基因组学可以定义为对基因组的研究。它结合了 DNA 测序方法、重组 DNA 和生物信息学来组装、分析和测序基因组的结构和功能。基因组学中的人工智能被广泛用于新疗法的开发和发现。它还减少了寻找新疗法的时间。在基因组学中使用人工智能所带来的好处将在 2020 年至 2030 年间带来丰硕的增长机会。

根据功能,基因组学市场中的人工智能可分为基因编辑、预测性基因检测和预防医学、基因组测序和临床工作流程。

人工智能在基因组学中的应用,如精准医学、诊断、药物发现和开发、农业、动物研究等,将带来良好的增长机会。基因组学中人工智能的重要最终用户是政府组织、制药公司、生物技术公司、学术机构、研究中心、医疗保健提供者等,将带来良好的增长前景。

TMR 研究团队在为大量市场和行业开发报告方面拥有丰富的经验。TMR 研究团队利用他们在基因组学市场研究人工智能当前发展的丰富经验。团队成员对基因组学市场中与人工智能相关的各个方面进行了广泛的研究。

团队使用的 L.E.A.P 机制确保向利益相关者和 CXO 提供详细且经过充分研究的报告。该团队还涵盖了 COVID-19 大流行对基因组学市场中人工智能的影响,并包含在报告中。

基因组学市场中的人工智能:竞争维度

基因组学市场中的人工智能有许多沉迷于激烈竞争的参与者。基因组学市场中的人工智能参与者广泛投资于研发活动。这些活动催生了新的技术和方法,有助于在最短的时间内提取最多的信息,最终提高人工智能在基因组学市场的增长率。

在基因组学市场的人工智能中一些根深蒂固的资深参与者是 NVIDIA Corporation、Microsoft、Cambridge Cancer Genomics 和 DNAnexus, Inc.。

基因组学市场中的人工智能:主要趋势

对高质量数据生成的需求以促进基因组学市场中人工智能的增长前景

基因组学数据对于寻找新技术和产生新的药物发现机制的重要性日益增加,这将为基因组学市场的人工智能带来巨大的增长前景。药物发现的趋势将被证明是基因组学市场中人工智能的增长改变者。

疾病和障碍患病率的增加预示着人工智能在基因组市场中的增长

疾病和紊乱的发生率处于历史最高水平。全球大量人口中各种疾病和病症的流行率不断上升,导致了制药行业的许多发现和发展。这方面将推动基因组学市场对人工智能的需求。

基因组学市场中的人工智能:区域视角

北美基因组学市场的人工智能将成为最大的区域增长贡献区域。该地区的进步将成为重要的增长动力。欧洲基因组学市场的人工智能也将在 2020-2030 年的评估期内实现盈利增长。

TMR Research 在为广泛的市场和行业开发最先进的报告方面拥有丰富的经验。TMR Research 专家的才华以及他们进行深入研究和创造非凡报告的热情使 TMR Research 比其他人更好。

5 点增长公式

TMR Research 开发的 5 点增长公式为利益相关者和 CXO 提供了有关市场现状的洞察力。增长公式使报告成为利益相关者和 CXO 的完美伴侣。

5点增长公式包括以下几点:

当前和未来的威胁

除了研究增长所需的机会外,威胁也是特定行业的公司和利益相关者需要关注的一个重要方面。TMR Research 研究会阻碍特定业务领域增长的每一个负面方面,并将其包含在报告中。利益相关者和 CXO 将受益于评估威胁并采取必要措施防止因威胁而造成的障碍。

准确的趋势分析

跟上最新趋势对于任何企业或部门都至关重要。虽然利益相关者了解表面上的趋势,但 TMR 研究人员发现了在特定市场或行业中根深蒂固的趋势。这些报告会根据最新趋势不断更新,以便利益相关者和 CXO 可以从趋势中受益并产生可观的收入。

区域评估

人口构成了所有市场增长模式的重要组成部分。深入了解人口统计数据可以实现特定领域的最大产出。TMR 研究团队评估每个地区,并挑选出对市场增长有重大影响的关键点。

工业类比

TMR Research 的分析师对市场竞争格局进行了全面分析。分析师记录的观察结果被添加到报告中,以便每个利益相关者都能看到竞争情景并根据情况制定他们的业务计划。

COVID-19 影响

COVID-19 的爆发改变了许多行业和企业的增长预测。疫情来袭后,TMR Research 的分析师对市场进行了认真的调查。分析师们在报告中提出了他们精辟且经过深入研究的观点。这些意见将帮助利益相关者相应地规划他们的战略。

同时这些报告提供了围绕市场增长的 7 个问题的答案

影响市场的各种增长参数是什么?

哪些地区将对市场的增长做出重大贡献?

市场上最近的创新和技术进步是什么?

整个市场的新兴趋势是什么?

COVID-19 对市场有何影响?

大流行后市场的情况将是什么?

哪些主要威胁会削弱市场的增长前景?

报告地址:https://www.tmrresearch.com/artificial-intelligence-in-genomics-market

相关报道:https://www.biospace.com/article/artificial-intelligence-in-genomics-market-growth-opportunity-and-latest-technologies-across-the-genomics-sector/

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)大脑研究计划,构建互联网(城市)大脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

5eadf33292deafa65fdb2799cce7834e.jpeg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/481568.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

论文学习15-Table Filling Multi-Task Recurrent Neural Network(联合实体关系抽取模型)

文章目录abstract1 introduction2.方 法2.1实体关系表(Figure-2)2.2 The Table Filling Multi-Task RNN Model2.3 Context-aware TF-MTRNN model2.4 Piggybacking for Entity-Relation Label Dependencies2.5 Ranking Bi-directional Recurrent Neural Network (R-biRNN)3.Mode…

【Brain】大脑里也有个Transformer!和「海马体」机制相同

来源: 墨玫人工智能【导读】Transformer模型性能强的原因是模拟了人脑?我不能创造的,我也不理解。——费曼想要创造人工智能,首先要理解人类的大脑因何有智能。随着神经网络的诞生及后续的辉煌发展,研究者们一直在为神…

CRF总结

文章目录计算下Z(矩阵)1.1 一般参数形式1.2 简化形式Z1.3 矩阵形式1.3.2 Z2.维特比算法3.前向算法4.后向算法5.使用前向后向的概率计算6.期望计算7.参数估计(学习)7.1 梯度上升参考文献CRF 是无向图模型code 它是一个判别式模型建…

CAAI名誉理事长李德毅院士谈机器的生命观

来源:图灵人工智能2022年9月28日上午,为促进人工智能产、学、研、经、用的发展,助力余杭区人民政府建设杭州市人工智能创新发展区,由中国人工智能学会主办的会士系列讲坛—第一期通过线上的形式在余杭区未来科技城成功举办。本次活…

论文学习16-Going out on a limb: without Dependency Trees(联合实体关系抽取2017)

文章目录abstract1. Introduction2. 相关工作3. Model3.1 Multi-layer Bi-directional Recurrent Network3.2实体检测3.3 attention model3.4 关系检测3.5双向编码4.训练5.实验5.2 evaluation metrics5.3 基线和以前的模型5.4 超参数6.结果Katiyar, A. and C. Cardie (2017). G…

困局中的英伟达:进一步是鲜花,退一步是悬崖

来源: AI前线整理:王强、冬梅看看最近几个月的股价,英伟达的投资者肯定不怎么开心:但如果把时间拉长到 5 年,我们看到的故事似乎又不一样了:2020 年底显然是是一个转折点。很多游戏玩家还清楚地记得&#x…

论文学习17-Global Normalization of Convolutional Neural Networks(联合实体关系抽取CNN+CRF)2017

文章目录abstract1.Introduction2.相关工作3.Model全局归一化层(使用线性链CRF)4.实验和分析4.3实验结果总结Adel, H. and H. Schtze “Global Normalization of Convolutional Neural Networks for Joint Entity and Relation Classification.”abstract CNNCRF&g…

特斯拉AI日点不燃仿人机器人的市场热情

来源:科技智谷编辑:Light"仿人机器人的巨大市场蓝海能否兑现,核心还要看产品量产和成本控制。近期,沉寂已久的仿人机器人市场终于迎来了它的“春晚”——特斯拉AI日。根据外媒报道,在9月30日(北京时间…

LSTM(序列标注,自实现)

文章目录1.LSTM1.1 单独计算单层LSTM-cell单层LSTMBPTT2.序列标注使用pytorch实现序列标注自实现lstmimport torchimport torch.nn as nndef prepare_sequence(seq, to_ix):idxs [to_ix[w] for w in seq]return torch.tensor(idxs, dtypetorch.long)training_data [("Th…

Science最新:Jeff Gore团队揭示复杂生态系统中涌现的相变

来源:集智俱乐部作者:胡脊梁编辑:邓一雪导语生态学致力于理解自然生态系统中的多样化的物种和复杂的动力学行为,然而科学家长期缺乏描述和预测生物多样性和生态动力学的统一框架。MIT物理系的胡脊梁和Jeff Gore等科学家结合理论和…

强化学习发现矩阵乘法算法,DeepMind再登Nature封面推出AlphaTensor

来源:机器之心 微信公众号DeepMind 的 Alpha 系列 AI 智能体家族又多了一个成员——AlphaTensor,这次是用来发现算法。数千年来,算法一直在帮助数学家们进行基本运算。早在很久之前,古埃及人就发明了一种不需要乘法表就能将两个数…

论文学习18-Relation extraction and the influence of automatic named-entity recognition(联合实体关系抽取模型,2007)

文章目录abstract1.introduction3.问题形式化4.系统架构5. 命名实体识别6.关系抽取(核方法)6.1global context kernel6.2 local context kernel6.3 shallow linguistic kernel7实验Giuliano, C., et al. “Relation extraction and the influence of aut…

Nature:进化新方式?线粒体DNA会插入我们的基因组

来源:生物通科学家们惊讶地发现,每4000个新生儿中就有一个会将线粒体中的一些遗传密码插入到我们的DNA中,这为人类的进化方式提供了新见解。剑桥大学和伦敦玛丽女王大学的研究人员表明,线粒体DNA也会出现在一些癌症DNA中&#xff…

论文学习19-Structured prediction models for RNN based sequence labeling in clinical text(LSTM_CRF,2016)

文章目录abstract1. Introduction2.相关工作3.方法3.1 Bi-LSTM (baseline)3.2BiLSTMCRF3.3 BiLSTM_CRF with pairwise modeling3.4 Approximate Skip-chain CRF5.实验Jagannatha, A. and H. Yu “Structured prediction models for RNN based sequence labeling in clinical te…

「深度学习表情动作单元识别」 最新2022研究综述

来源:专知基于深度学习的表情动作单元识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题.每个动作单元描述了一种人脸局部表情动作,其组合可定量地表示任意表情.当前动作单元识别主要面临标签稀缺、特征难捕捉和标签不均衡3个挑战因素. 基于此,本文将…

为什么物理诺奖颁给量子信息科学?——量子信息的过去、现在和未来

导语10月4日,2022年诺贝尔物理学奖授予 Alain Aspect, John F. Clauser 和 Anton Zeilinger,表彰他们“用纠缠光子实验,验证了量子力学违反贝尔不等式,开创了量子信息科学”。他们的研究为基于量子信息的新技术奠定了基础&#xf…

论文学习20-End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF(序列标注,2016ACL

文章目录abstract1.introduction2.Architecture2.1 CNN for Character-level Representation2.2 BiLSTM2.2.1 LSTM单元2.2.2BiLSTM2.3CRF2.4BiLSTM-CNNs-CRF3.训练Ma, X. and E. Hovy “End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF.”abstract 最先进的序列…

可溶解光开关利用光控制神经元

ISTOCK来源:IEEE电气电子工程师大约20年前,出现了一种称为光遗传学的策略,用激光控制大脑活动。它利用病毒将基因插入细胞,使其对光敏感。光遗传学给研究人员提供了一种精确的方法来刺激或抑制大脑回路,并阐明它们在大…

生成式AI无敌了: 大神微调Stable Diffusion,打造神奇宝贝新世界

来源:大数据文摘授权转载自AI科技评论作者:李梅、施方圆编辑:陈彩娴作为一个强大、公开且足够简单的模型,最近大火的 Stable Diffusion 在文本生成图像之外,给了大家无限的创作可能性。最近,来自 Lambda La…

论文学习21-Globally Normalized Transition-Based Neural Networks(2016,标签偏差问题

文章目录abstract1.introduction2.Model2.1 Transition System2.2 全局和局部归一化3.训练3.2标签偏差问题abstract 介绍了一种基于全局规范化转换的神经网络模型,该模型实现了最先进的词性标注、依存分析和句子压缩结果。我们的模型是一个简单的前馈神经网络&#…