RNA-Analysemarkt – Globale Branchengröße, Anteil, segmentiert nach Produkt (Kits und Reagenzien, Dienstleistungen, Instrumente), nach Technologie (Echtzeit-PCR (qPCR), Microarray, Sequenzierung, andere), nach Anwendung (Epigenetik, Infektionskrankheiten und Pathogenese, alternatives RNA-Spleißen, RNA-Struktur und Molekulardynamik, Entwicklung und Bereitstellung von RNA-Therapeutika), nach Endverbr

Marktübersicht

Der globale Markt für RNA-Analysen hat im Jahr 2022 einen Wert von 8,30 Milliarden USD und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein beeindruckendes Wachstum mit einer CAGR von 9,60 % bis 2028 erleben. Die RNA-Analyse ist ein breites Feld der Molekularbiologie und Genomik, das die Untersuchung von RNA-Molekülen (Ribonukleinsäure) umfasst, um ihre Struktur, Funktion, Regulierung und Expressionsmuster zu verstehen. RNA ist ein entscheidendes Molekül im zentralen Dogma der Molekularbiologie und dient als Vermittler zwischen DNA und Proteinsynthese. Die RNA-Analyse umfasst verschiedene Techniken und Ansätze, die darauf abzielen, die vielfältigen Rollen aufzuklären, die RNA in Zellen und Organismen spielt. Die RNA-Analyse kann alternative Spleißereignisse aufdecken, bei denen verschiedene Exons in mRNA-Transkripte aufgenommen oder davon ausgeschlossen werden. Dieser Prozess erzeugt mehrere Proteinisoformen aus einem einzigen Gen. RNA-Seq ist besonders wertvoll für die Untersuchung alternativen Spleißens. In klinischen Umgebungen wird die RNA-Analyse zu Diagnosezwecken verwendet, beispielsweise zum Nachweis viraler RNA bei Infektionskrankheiten oder zur Beurteilung von Genexpressionsmustern zur Unterstützung von Behandlungsentscheidungen.

Wichtige Markttreiber

Fortschritte bei RNA-Sequenzierungstechnologien

Next-Generation-Sequencing-Plattformen (NGS) wie HiSeq und NovaSeq von Illumina sind zu den Arbeitspferden von RNA-Seq geworden. Diese Plattformen bieten Hochdurchsatz-Sequenzierung mit massiver Parallelverarbeitung, sodass Forscher Tausende bis Millionen von RNA-Molekülen gleichzeitig analysieren können. NGS hat die Kosten der Sequenzierung erheblich gesenkt und die Geschwindigkeit der Datengenerierung erhöht. Single-Cell-RNA-Sequenzierung (scRNA-Seq) ermöglicht die Analyse der Genexpression auf Einzelzellebene und deckt zelluläre Heterogenität innerhalb von Geweben und Organismen auf. Diese Technologie hat unser Verständnis der Entwicklungsbiologie, Immunologie und des Krankheitsverlaufs erweitert. Innovationen in der Mikrofluidik und im Barcoding haben scRNA-Seq zugänglicher und effizienter gemacht. Herkömmliche Short-Read-Sequenzierungsplattformen haben manchmal Schwierigkeiten, lange Transkripte genau zusammenzusetzen und komplexe Genstrukturen aufzulösen. Long-Read-Sequenzierungstechnologien wie die SMRT-Sequenzierung von Pacific Biosciences und die Nanoporen-Sequenzierung von Oxford Nanopore Technologies erzeugen längere Sequenzierungs-Reads. Diese Technologien sind wertvoll für die Untersuchung von alternativem Spleißen, strukturellen Varianten und nicht-kodierenden RNAs. Strangspezifische RNA-Seq ermöglicht es Forschern, die Ausrichtung von RNA-Transkripten zu bestimmen und liefert Informationen über die Transkriptionsrichtung. Dies ist entscheidend für die Unterscheidung überlappender Gene und Antisense-Transkripte. Technologien wie die Einzelmolekül-Echtzeitsequenzierung (SMRT-Seq) und die Nanoporen-Sequenzierung können einzelne RNA-Moleküle sequenzieren, ohne dass eine PCR-Amplifikation erforderlich ist. Dies reduziert Verzerrungen und Fehler, die während der Amplifikation entstehen.

Fortschritte bei den Probenvorbereitungstechniken haben es möglich gemacht, RNA-Seq mit minimalem Ausgangsmaterial durchzuführen, wodurch es für wertvolle oder begrenzte Proben wie klinische Biopsien oder einzelne Zellen geeignet ist. Forscher interessieren sich zunehmend für die Untersuchung von RNA-Modifikationen wie m6A (Methylierung) und Pseudouridin, die eine entscheidende Rolle bei der Genregulation spielen. RNA-Seq wurde angepasst, um RNA-Modifikationen auf transkriptomweiter Ebene zu identifizieren und zu quantifizieren. Die Kombination von RNA-Seq-Daten mit anderen Omics-Daten wie Genomik, Proteomik und Metabolomik bietet einen umfassenderen Überblick über biologische Prozesse. Integrierte Analysen können neue Erkenntnisse über Krankheitsmechanismen und -wege liefern. Die Entwicklung fortschrittlicher bioinformatischer Tools und Pipelines war für die Verarbeitung und Interpretation von RNA-Seq-Daten von entscheidender Bedeutung. Diese Tools unterstützen Aufgaben wie Leseausrichtung, Quantifizierung, Analyse differenzieller Expression und Pfadanalyse. Räumliche Transkriptomik-Technologien wie räumlich aufgelöste Transkriptomik (SRT-Seq) und In-situ-Sequenzierung ermöglichen es Forschern, die räumliche Verteilung von RNA-Molekülen in Geweben zu visualisieren. Dies ist wertvoll für die Untersuchung der Gewebeorganisation und der zellulären Interaktionen. Kontinuierliche Weiterentwicklungen haben zu Kostensenkungen bei RNA-Seq geführt und es für Forscher und Kliniker zugänglicher gemacht. Kostengünstige RNA-Seq-Optionen sind für eine breite Palette von Anwendungen verfügbar. Dieser Faktor wird zur Entwicklung des globalen RNA-Analysemarktes beitragen.

Wachsende Anwendungen in der Onkologie

RNA-Analyse, insbesondere Genexpressionsprofilierung mit Techniken wie RNA-Sequenzierung (RNA-Seq) und Mikroarrays, ermöglicht die Identifizierung von Biomarkern, die mit verschiedenen Krebsarten in Zusammenhang stehen. Diese Biomarker können zur Früherkennung von Krebs, zur Risikobewertung und zur personalisierten Behandlungsauswahl verwendet werden. RNA-Analyse hilft bei der Klassifizierung von Tumoren anhand ihrer Genexpressionsprofile. Diese molekulare Klassifizierung kann Einblicke in Tumorsubtypen geben, die unterschiedliche klinische Verhaltensweisen und Reaktionen auf die Behandlung aufweisen können. Durch RNA-Analysen können bestimmte molekulare Subtypen innerhalb einer bestimmten Krebsart identifiziert werden. Die Subtypisierung ist hilfreich, um Behandlungsstrategien anzupassen und Patientenergebnisse vorherzusagen. Forscher verwenden RNA-Analysen, um potenzielle Wirkstoffziele in Krebszellen zu identifizieren. Das Verständnis der Genexpressionsmuster und regulatorischen Netzwerke, die an Krebs beteiligt sind, kann zur Entwicklung gezielter Therapien führen. Durch RNA-Analysen kann vorhergesagt werden, wie einzelne Tumore wahrscheinlich auf bestimmte Krebsbehandlungen reagieren. Diese Informationen helfen Onkologen, fundiertere Entscheidungen über Behandlungsmöglichkeiten für Patienten zu treffen.

Serielle RNA-Analysen von Tumorproben im Laufe der Zeit können Veränderungen in der Genexpression verfolgen, die mit Krankheitsverlauf, Metastasierung oder der Entwicklung von Arzneimittelresistenzen verbunden sind. RNA-Analysen sind entscheidend, um das Tumormikromilieu und die Immunreaktion auf Krebs zu verstehen. Sie helfen, immunbezogene Biomarker zu identifizieren und Reaktionen auf Immuntherapien wie Checkpoint-Inhibitoren vorherzusagen. RNA-Analysen zirkulierender Tumor-RNA (ctRNA) in Blutproben, oft als Flüssigbiopsien bezeichnet, können Echtzeitinformationen über den Krebsstatus und die Behandlungsreaktion liefern. Dieser nicht-invasive Ansatz ist für die Überwachung von Krebspatienten hilfreich. Die Untersuchung alternativer Spleißmuster von RNA kann einzigartige Genisoformen aufdecken, die mit Krebs in Zusammenhang stehen. Dysreguliertes alternatives Spleißen ist ein Kennzeichen vieler Krebsarten. Die RNA-Analyse geht über proteinkodierende Gene hinaus und umfasst auch nichtkodierende RNAs wie Mikro-RNAs und lange nichtkodierende RNAs (lncRNAs). Diese nichtkodierenden RNAs spielen eine entscheidende Rolle bei der Entstehung und dem Fortschreiten von Krebs. Die RNA-Analyse ist ein wesentlicher Bestandteil der Entwicklung gezielter Therapien und begleitender Diagnostik für Krebs. Die Identifizierung von Patientensubpopulationen, die wahrscheinlich von bestimmten Behandlungen profitieren, ist eine wichtige Anwendung. Groß angelegte Krebsgenomikprojekte wie der Cancer Genome Atlas (TCGA) verlassen sich auf die RNA-Analyse, um umfassende Einblicke in die genetischen und molekularen Veränderungen zu liefern, die verschiedenen Krebsarten zugrunde liegen. Dieser Faktor wird die Nachfrage auf dem globalen Markt für RNA-Analysen ankurbeln.

Steigende Anwendung in der Landwirtschaft

RNA-Analysen werden verwendet, um Genexpressionsmuster in Pflanzen zu untersuchen. Sie helfen Forschern, Gene zu identifizieren, die mit wünschenswerten Merkmalen wie Krankheitsresistenz, Dürretoleranz und erhöhtem Ertrag verbunden sind. Diese Informationen sind wertvoll für Pflanzenzuchtprogramme, die auf die Entwicklung verbesserter Pflanzensorten abzielen. RNA-Analysen werden verwendet, um die molekularen Mechanismen der Wechselwirkung zwischen Pflanzen und Krankheitserregern zu verstehen. Durch die Analyse der Genexpression sowohl in Pflanzen als auch in Krankheitserregern können Forscher Strategien für das Krankheitsmanagement und die Entwicklung resistenter Pflanzensorten entwickeln. RNA-Analysen helfen dabei, Gene zu identifizieren, die an der Reaktion von Pflanzen auf abiotische Belastungen wie Hitze, Kälte, Salzgehalt und Wasserknappheit beteiligt sind. Dieses Wissen wird verwendet, um Pflanzen mit verbesserter Stresstoleranz zu entwickeln und so eine höhere landwirtschaftliche Produktivität sicherzustellen. Aufsichtsbehörden verlangen die Analyse gentechnisch veränderter Organismen (GVOs) in landwirtschaftlichen Produkten. RNA-Analysen, insbesondere Echtzeit-Polymerase-Kettenreaktion (qPCR) und RNA-Seq, werden verwendet, um transgene RNA in Nutzpflanzen zu erkennen und zu quantifizieren. RNA-Analysen können zur Qualitätskontrolle und Authentifizierung von Agrarprodukten verwendet werden, einschließlich der Erkennung von Verfälschungen oder Fehlkennzeichnungen in Lebensmittel- und Agrarversorgungsketten. RNA-Analysen erstrecken sich auf die Untersuchung des Pflanzenmikrobioms, einschließlich der Analyse mikrobieller RNA. Das Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Pflanzen und Mikroben und ihrer Auswirkungen auf Pflanzengesundheit und -wachstum ist für eine nachhaltige Landwirtschaft von wesentlicher Bedeutung.

RNA-Analysen können mit fortschrittlichen Phänotypisierungstechniken kombiniert werden, um die Genexpression mit Pflanzenmerkmalen und -leistung unter verschiedenen Umweltbedingungen zu korrelieren. Dies hilft bei der Auswahl überlegener Pflanzensorten für den Anbau. Nicht-kodierende RNAs, wie Mikro-RNAs und kleine interferierende RNAs (siRNAs), spielen eine Rolle bei der Regulierung der Genexpression in Pflanzen. RNA-Analysen helfen, die Funktionen dieser nicht-kodierenden RNAs bei der Pflanzenentwicklung und Stressreaktionen aufzudecken. RNA-Analysen werden verwendet, um die Qualität und Lebensfähigkeit von Samen zu beurteilen, indem Genexpressionsmuster während der Samenentwicklung und Keimung untersucht werden. Diese Informationen sind für Saatgutproduzenten und Landwirte wertvoll. Die RNA-Analyse trägt in Verbindung mit anderen Omics-Daten zum aufstrebenden Bereich der Präzisionslandwirtschaft bei. Sie ermöglicht datengesteuerte Entscheidungen für ein optimiertes Pflanzenmanagement, einschließlich präziser Nährstoffanwendung, Bewässerungsplanung und Schädlingsbekämpfung. Mithilfe der RNA-Analyse können die Auswirkungen landwirtschaftlicher Praktiken auf die Umwelt beurteilt werden, indem die Genexpression in Bodenorganismen untersucht und die Bodengesundheit bewertet wird. Die RNA-Analyse unterstützt die Bemühungen, nachhaltigere und umweltfreundlichere landwirtschaftliche Praktiken zu entwickeln. Durch das Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Pflanzen und Mikroben sowie des Nährstoffkreislaufs wollen Forscher den Bedarf an synthetischen Düngemitteln und Pestiziden reduzieren. Dieser Faktor wird die Nachfrage des globalen RNA-Analysemarktes beschleunigen.

Wichtige Marktherausforderungen

Komplexität der Einzelzell-RNA-Sequenzierung

Die Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-Seq) ist eine leistungsstarke und transformative Technologie, die unser Verständnis der zellulären Heterogenität und Genexpression auf Einzelzellebene revolutioniert hat. scRNA-Seq generiert riesige Datenmengen, wobei jede Zelle einen Datenpunkt darstellt. Die Analyse und Verwaltung dieser hochdimensionalen Daten ist rechenintensiv und erfordert spezielle bioinformatische Tools und Fachwissen. Die Sicherstellung der Datenqualität ist bei scRNA-Seq aufgrund potenzieller Quellen technischer Variabilität, wie z. B. Zellerfassungseffizienz, Bibliotheksvorbereitung und Sequenzierungsverzerrungen, eine Herausforderung. Qualitätskontrollschritte sind entscheidend, um diese Probleme zu identifizieren und zu mildern. Die Normalisierung von scRNA-Seq-Daten, um Unterschiede in der Sequenzierungstiefe und Bibliotheksgröße zwischen Zellen zu berücksichtigen, ist eine komplexe Aufgabe. Es wurden verschiedene Normalisierungsmethoden entwickelt, aber die Auswahl der geeigneten Methode für einen bestimmten Datensatz kann eine Herausforderung sein. Batch-Effekte können auftreten, wenn Zellen in verschiedenen Batches oder auf verschiedenen Plattformen verarbeitet werden. Diese Batch-Effekte können die Analyse und Interpretation von scRNA-Seq-Daten verfälschen. Strategien zur Batch-Korrektur sind ein fortlaufender Forschungsbereich. scRNA-Seq kann versehentlich mehr als eine Zelle in einem einzigen Tropfen oder einer Vertiefung erfassen, was zu Zelldubletten oder -multipletts führt. Das Identifizieren und Entfernen dieser Artefakte ist für eine genaue Analyse von entscheidender Bedeutung. Nicht alle RNA-Moleküle in einer Zelle werden während scRNA-Seq erfasst. Die Effizienz der RNA-Erfassung variiert, was zu einer verzerrten Darstellung der Genexpressionswerte führen kann. Eine genaue Identifizierung und Annotation von Zelltypen kann eine Herausforderung sein, insbesondere bei heterogenen Geweben. Die Definition von Zelltypen und -subtypen auf der Grundlage von Genexpressionsprofilen erfordert eine sorgfältige Kuration und Integration mit vorhandenem Wissen. Die Identifizierung und Charakterisierung seltener Zellpopulationen kann aufgrund der begrenzten Anzahl von Zellen und Transkripten, die zur Analyse gefunden werden, schwierig sein.

Probenqualität und -variabilität

RNA ist von Natur aus instabil und anfällig für den Abbau durch Ribonukleasen. Unsachgemäße Handhabung, Lagerung oder Transport von Proben kann zu RNA-Abbau führen, was zu ungenauen Messungen der Genexpression führt. Variabilität kann bereits im präanalytischen Stadium auftreten, einschließlich Unterschieden bei den Methoden zur Probenentnahme, den Lagerungsbedingungen (z. B. Temperatur und RNA-konservierende Lösungen) und der Handhabung des Gewebes. Standardisierte Protokolle und Qualitätskontrollmaßnahmen sind unerlässlich, um die präanalytische Variabilität zu verringern. Biologische Proben wie Gewebe und Tumore weisen häufig Heterogenität auf zellulärer und molekularer Ebene auf. Variabilität in der Zelltypzusammensetzung und den RNA-Expressionsprofilen innerhalb einer Probe kann aussagekräftige biologische Signale verschleiern. Einige Probentypen, insbesondere klinische Proben wie formalinfixierte, in Paraffin eingebettete (FFPE) Gewebe oder Flüssigbiopsien, können niedrige RNA-Konzentrationen aufweisen. Die Arbeit mit RNA-Proben mit geringem Input kann schwierig sein und erfordert möglicherweise spezielle Protokolle. Die Beurteilung der RNA-Qualität ist vor der nachfolgenden Analyse von entscheidender Bedeutung. Zur Messung der RNA-Qualität werden herkömmliche Messwerte wie die RNA Integrity Number (RIN) für Gesamt-RNA und DV200 für mRNA verwendet. Allerdings erfüllen möglicherweise nicht alle Proben die gewünschten Qualitätsstandards. Variabilität in der Qualität der RNA-Proben kann die Normalisierung von RNA-Seq-Daten erschweren. Normalisierungsmethoden zielen darauf ab, Unterschiede in der Bibliotheksgröße zu berücksichtigen, aber extreme Variabilität der RNA-Qualität kann diese Methoden vor eine Herausforderung stellen. In groß angelegten RNA-Analyseprojekten können Batch-Effekte auftreten, wenn Proben zu unterschiedlichen Zeiten oder von unterschiedlichen Bedienern verarbeitet werden. Diese Batch-Effekte können wahre biologische Unterschiede in der Genexpression verschleiern.

Wichtige Markttrends

Bioinformatik und Datenanalyse

Angesichts der explosionsartigen Zunahme des RNA-Seq-Datenvolumens sind effiziente Datenmanagement- und Speicherlösungen unverzichtbar. Bioinformatik-Tools helfen Forschern, große Datensätze zu organisieren, zu speichern und abzurufen. RNA-Seq-Daten erfordern häufig Vorverarbeitungsschritte, um Rauschen zu entfernen, Verzerrungen zu korrigieren und Daten zu normalisieren. Bioinformatik-Pipelines werden verwendet, um diese wesentlichen Datenvorverarbeitungsaufgaben durchzuführen. Qualitätskontrollmetriken und -algorithmen werden eingesetzt, um die Qualität von RNA-Seq-Daten und -Proben zu bewerten. Das Erkennen und Beheben von Problemen zu Beginn des Analyseprozesses ist entscheidend, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Bioinformatik-Tools richten Sequenzierungs-Reads an Referenzgenomen oder -transkriptomen aus. Eine genaue Ausrichtung ist entscheidend für die Quantifizierung von Genexpressionsniveaus und die Identifizierung von Varianten. Bioinformatik-Algorithmen werden verwendet, um Genexpressionsniveaus zu quantifizieren und differenzielle Expressionsanalysen durchzuführen, um Gene zu identifizieren, die zwischen verschiedenen Bedingungen (z. B. Krankheit vs. Kontrolle) differenziell exprimiert werden. Es werden Tools und Methoden entwickelt, um alternative Spleißmuster zu analysieren und Einblicke in die Genregulation und Isoformdiversität zu erhalten. Spezialisierte Bioinformatik-Pipelines sind auf die einzigartigen Herausforderungen von Einzelzell-RNA-Seq-Daten zugeschnitten, einschließlich Zellclusterung, Dimensionsreduktion und Zelltypannotation.

Segmentelle Einblicke

Typische Einblicke

Im Jahr 2022 wurde der globale RNA-Analysemarkt vom Segment Kits & Reagenzienprodukte dominiert und wird voraussichtlich in den kommenden Jahren weiter wachsen.

Technologieeinblicke

Im Jahr 2022 wurde der globale RNA-Analysemarkt vom Segment Echtzeit-PCR (qPCR)-Technologie dominiert und wird voraussichtlich in den kommenden Jahren weiter wachsen.

Anwendungseinblicke

Im Jahr 2022 wurde der globale RNA-Analysemarkt vom Segment Infektionskrankheiten und Pathogenese dominiert und wird voraussichtlich in den kommenden Jahren weiter wachsen.

Endbenutzereinblicke

Im Jahr 2022 wurde der globale Den größten Anteil am RNA-Analysemarkt hatte

Regionale Einblicke

Die Region Nordamerika dominiert den globalen RNA-Analysemarkt im Jahr 2022.

Jüngste Entwicklungen

• Im Mai 2023 hat Twist Bioscience Corporation, ein Unternehmen, das seinen Kunden zum Erfolg verhilft, indem es mithilfe seiner Siliziumplattform hochwertige synthetische DNA bereitstellt, ein Portfolio an RNA-Sequenzierungstools eingeführt, darunter das Twist RNA Exome, das Twist RNA Library Prep Kit und das Twist Ribosomal RNA(rRNA) & Haemoglobin (Globin) Depletion Kit. Das Unternehmen bietet auch kundenspezifische Zielanreicherungsfunktionen für RNA- und Gesamttranskriptomsequenzierung an. Präzisionsmedizin, die Suche nach Biomarkern und Studien in der Immunonkologie können alle von der fokussierten oder vollständigen Transkriptomanalyse profitieren, die dieser komplette Satz an RNA-Tools ermöglicht. Die Twist-Zielanreicherung für RNA nutzt die Leistung, Effektivität und Empfindlichkeit der Twist-Zielanreicherung zur Sequenzierung wichtiger RNA-Transkripte über Proben und Spezies hinweg. Mit dem RNAExom oder in kundenspezifischen RNA-Panels kann es zur Anreicherung relevanter Transkripte verwendet werden.
• Im Juni 2022 wurde das SEQuoia Express Stranded RNA LibraryPrep Kit von Bio-Rad Laboratories, Inc., einem Pionier in der Biowissenschaftsforschung und bei klinischen Diagnoseprodukten, auf den Markt gebracht. Das Kit bietet Biopharmazeuten und Forschern eine schnelle und einfache Möglichkeit, zuverlässige Bibliotheken aufzubauen, die effektive RNA-Seq-Prozesse für eine gründliche Transkriptomprofilierung unterstützen. Um die aktuellen Probleme bei der Bibliothekserstellung zu lösen, bietet das SEQuoia Express Stranded RNA Library Prep Kit eine praktische und kostengünstige Option. Das Kit mit drei Röhrchen produziert in drei Stunden eine wiederholbare, quantitative RNA-Seq-Bibliothek mithilfe einer revolutionären Reverse-Transkriptase und einer ligationsfreien Adapteradditionschemie.
• Im Juni 2020 sind Thermo Fisher Scientific („ThermoFisher“) und Genetron Holdings Limited, ein in China ansässiges Präzisions-Onkologieunternehmen, das eine vollständige Krebsbehandlung anbietet, eine strategische Beziehung eingegangen. Die Allianz beabsichtigt, Forschung, Marketing und Förderung von Sequenzierungsplattformen der nächsten Generation (NGS) im Bereich der molekularen Krebserkennung in Chinas öffentlichen Krankenhäusern zu verbessern, und plant eine Ausweitung auf den Sequenzer Genetron S5. Durch die Zusammenarbeit wird die Verwendung des NGS-Systems mit mittlerem Durchsatz Genetron S5 des Unternehmens in Chinas öffentlichen Krankenhäusern verbreitet und seine Ausweitung auf neue Bereiche wie reproduktive Gesundheit, genetische Erkrankungen, Tests auf pathologische Mikroorganismen und andere unabhängige klinische Labortests sowie wissenschaftliche Forschung gefördert.

Wichtige Marktteilnehmer

• Agilent Technologies, Inc.
• F. Hoffmann-La Roche AG
• Illumina, Inc.
• QIAGEN
• Thermo Fisher Scientific, Inc.
• Eurofins Scientific
• Merck KGaA
• Bio-Rad Laboratories, Inc.
• Pacific Bioscience of California, Inc.
• Affymetrix, Inc.

Berichtsumfang

In diesem Bericht wurde der globale Markt für RNA-Analysen zusätzlich zu den Branchentrends, die im Folgenden detailliert beschrieben werden, in die folgenden Kategorien unterteilt

•     Markt für RNA-Analysen, nach Produkt

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•     RNA-Analysemarkt, nach Technologie

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•   RNA-Analysemarkt, nach Anwendung

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•    RNA-Analysemarkt, nach Endbenutzer

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• Globaler Markt für RNA-Analysen, nach Regionen

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Asien-Pazifik

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Naher Osten und Afrika

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Wettbewerbslandschaft

Firmenprofile

zu finden unter Anpassungen

Firmeninformationen

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Der globale Markt für RNA-Analysen ist ein Bericht, der in Kürze veröffentlicht wird. Wenn Sie eine frühere Zustellung dieses Berichts wünschen oder das Veröffentlichungsdatum bestätigen möchten, kontaktieren Sie uns bitte unter