Markt für Genexpression – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Prozess (Probensammlung, Reinigung, cDNA-Synthese und -Konvertierung, PCR-Analyse, Datenanalyse und -interpretation), nach Produkt (Kits und Reagenzien, DNA-Chips, Sonstiges), nach Kapazität (Niedrig- bis Mittelkomplex, Hochkomplex), nach Anwendung (Arzneimittelentdeckung und -entwicklung, klin

Published Date: November - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Healthcare | Format: Report available in PDF / Excel Format

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Markt für Genexpression – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Prozess (Probensammlung, Reinigung, cDNA-Synthese und -Konvertierung, PCR-Analyse, Datenanalyse und -interpretation), nach Produkt (Kits und Reagenzien, DNA-Chips, Sonstiges), nach Kapazität (Niedrig- bis Mittelkomplex, Hochkomplex), nach Anwendung (Arzneimittelentdeckung und -entwicklung, klin

Prognosezeitraum2025–2029
Marktgröße (2023)13,98 Milliarden USD
CAGR (2024–2029)4,98 %
Am schnellsten wachsendes SegmentKits und Reagenzien
Größter MarktNordamerika
Marktgröße (2029)USD 18,76 Milliarden

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Marktübersicht

Der globale Markt für Genexpression wurde im Jahr 2023 auf 13,98 Milliarden USD geschätzt und soll im Prognosezeitraum mit einer CAGR von 4,98 % bis 2029 stetig wachsen. Der globale Markt für Genexpression ist ein dynamischer und sich schnell entwickelnder Sektor innerhalb der Biowissenschaften und Biotechnologiebranche. Genexpression bezieht sich auf den Prozess, bei dem in der DNA kodierte genetische Informationen verwendet werden, um funktionelle Genprodukte wie Proteine und nicht-kodierende RNAs herzustellen. Die Analyse der Genexpression ist für das Verständnis der Funktionsweise von Genen von entscheidender Bedeutung und findet in zahlreichen Bereichen Anwendung, beispielsweise im Gesundheitswesen, in der Arzneimittelentwicklung, in der Landwirtschaft und in der biologischen Grundlagenforschung.

Wichtige Markttreiber

Fortschritte in der Genomtechnologie

Fortschritte in der Genomtechnologie haben eine entscheidende Rolle beim Wachstum des globalen Marktes für Genexpression gespielt. Diese technologischen Durchbrüche haben unsere Fähigkeit zur Analyse der Genexpression erheblich verbessert und zur Expansion des Marktes beigetragen. Die Einführung und weit verbreitete Nutzung von NGS-Technologien hat die Genomik grundlegend verändert. NGS ermöglicht eine massiv parallele Sequenzierung von DNA und RNA und ermöglicht so eine Hochdurchsatzanalyse der Genexpression. Diese Technologie hat die Geschwindigkeit und Effizienz der Sequenzierung erheblich erhöht und Forschern beispiellose Einblicke in Genexpressionsmuster ermöglicht. NGS wurde für verschiedene Anwendungen verwendet, wie z. B. RNA-Sequenzierung (RNA-Seq) und Chip-Sequenzierung, die für Genexpressionsstudien von wesentlicher Bedeutung sind.

Die Kosten der Genomsequenzierung sind im Laufe der Jahre stetig gesunken, wodurch sie für Forscher, Kliniker und Pharmaunternehmen zugänglicher geworden ist. Diese Kostensenkung ist auf Fortschritte bei Sequenzierungsplattformen, Datenanalysetools und Reagenzienkits zurückzuführen. Die Erschwinglichkeit genomischer Technologien hat die Benutzerbasis erweitert und die Nachfrage nach Dienstleistungen und Produkten zur Genexpressionsanalyse erhöht. Genomische Technologien haben sich weiterentwickelt, um genauere und präzisere Ergebnisse zu liefern. Fehler bei der Sequenzierung wurden minimiert und die Reproduzierbarkeit der Daten hat sich verbessert. Forscher können den von diesen Technologien generierten Daten jetzt bei kritischen Anwendungen in der Genexpressionsanalyse vertrauen, einschließlich der Identifizierung unterschiedlich exprimierter Gene, der Untersuchung der Expression auf Isoformebene und der Aufdeckung alternativer Spleißereignisse.

Die Einzelzell-RNA-Sequenzierung ist ein bemerkenswerter Fortschritt im Bereich der genomischen Technologien. Diese Technik ermöglicht die Analyse der Genexpression auf Einzelzellebene und liefert Einblicke in die zelluläre Heterogenität und das Verständnis seltener Zellpopulationen. Sie findet breite Anwendung in Bereichen wie Krebsforschung, Immunologie und Entwicklungsbiologie. Die Nachfrage nach scRNA-seq-Diensten und -Tools ist infolge dieser Anwendungen sprunghaft gestiegen. Genomische Technologien haben die Integration von Multi-Omics-Daten erleichtert, die Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik umfassen. Dieser integrierte Ansatz ermöglicht es Forschern, ein umfassenderes Verständnis der Genexpression und ihrer Rolle in komplexen biologischen Systemen zu erlangen. Er findet Anwendung in der Systembiologie, der Arzneimittelforschung und der personalisierten Medizin und treibt die Nachfrage auf dem Genexpressionsmarkt an.

Zunehmender Fokus auf personalisierte Medizin

Der zunehmende Fokus auf personalisierte Medizin hat sich als wichtiger Wachstumstreiber des globalen Genexpressionsmarktes herausgestellt. Personalisierte Medizin, oft auch als Präzisionsmedizin bezeichnet, beinhaltet die Anpassung medizinischer Behandlungen und Gesundheitsinterventionen an einzelne Patienten auf der Grundlage ihrer genetischen Ausstattung, ihres Lebensstils und ihrer Umweltfaktoren. Die personalisierte Medizin beruht auf der Identifizierung genomischer Biomarker, die das Risiko einer Person, bestimmte Krankheiten zu entwickeln, und ihre wahrscheinliche Reaktion auf bestimmte Behandlungen vorhersagen können. Die Erstellung von Genexpressionsprofilen spielt bei der Identifizierung dieser Biomarker eine entscheidende Rolle. Durch die Analyse der Genexpressionsmuster bei Patienten können Gesundheitsdienstleister genetische Variationen identifizieren, die die Krankheitsanfälligkeit und die Arzneimittelreaktion beeinflussen können. Mit zunehmender Bedeutung der personalisierten Medizin steigt die Nachfrage nach Genexpressionsanalysen zur Identifizierung und Validierung dieser Biomarker.

Die Onkologie ist ein Hauptbereich der personalisierten Medizin, und die Genexpressionsanalyse ist entscheidend für die Charakterisierung der molekularen Profile von Krebspatienten. Sie ermöglicht es Onkologen, Tumore anhand von Genexpressionsmustern in Subtypen zu klassifizieren und Behandlungsstrategien entsprechend anzupassen. Zielgerichtete Therapien wie Immuntherapien und Präzisionschemotherapien basieren auf Genexpressionsdaten, um die richtige Behandlung für das spezifische Krebsprofil des Patienten zu finden. Dies wiederum treibt den Bedarf an Genexpressionsanalysediensten voran. Die personalisierte Medizin erstreckt sich auf das Gebiet der Pharmakogenomik, in dem das genetische Profil einer Person verwendet wird, um die wirksamsten und sichersten Arzneimittelschemata zu bestimmen. Die Analyse der Genexpression hilft dabei zu verstehen, wie Medikamente die Genexpression beeinflussen und wie genetische Variationen den Stoffwechsel und die Wirksamkeit von Medikamenten beeinflussen. Pharmaunternehmen verwenden diese Informationen, um Medikamente zu entwickeln, die besser auf bestimmte Patientengruppen zugeschnitten sind. Da die Pharmaindustrie weiterhin in die Forschung zur personalisierten Medizin investiert, wächst der Markt für Genexpression.

Bei klinischen Studien wird die Patientenstratifizierung auf der Grundlage von Genexpressionsdaten immer häufiger. Forscher verwenden die Genexpressionsanalyse, um Patienten zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten auf eine bestimmte Behandlung ansprechen, oder um die Sicherheit und Wirksamkeit neuer Therapien zu beurteilen. Durch die Auswahl der richtigen Patienten für klinische Studien beschleunigt die personalisierte Medizin nicht nur den Prozess der Arzneimittelentwicklung, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Studien, was die Einführung der Genexpressionsanalyse in diesen Studien fördert. Die personalisierte Medizin ist nicht auf Krebs beschränkt; sie erstreckt sich auch auf die Behandlung chronischer Krankheiten wie Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Autoimmunerkrankungen. Die Erstellung von Genexpressionsprofilen kann zum Verständnis der zugrunde liegenden molekularen Mechanismen dieser Krankheiten beitragen und die Entwicklung maßgeschneiderter Behandlungs- und Lebensstilpläne unterstützen. Da Gesundheitsdienstleister sich zunehmend auf ein individualisiertes Krankheitsmanagement konzentrieren, steigt die Nachfrage nach Genexpressionsanalysen.


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Zunehmende Forschung in der funktionellen Genomik

Die zunehmende Forschung in der funktionellen Genomik hat sich als wichtiger Wachstumstreiber für den globalen Markt für Genexpression herausgestellt. Die funktionelle Genomik ist ein Bereich der Molekularbiologie, der sich auf das Verständnis der Funktionen und Interaktionen von Genen und ihren Produkten innerhalb eines biologischen Systems konzentriert. Die funktionelle Genomik versucht, die Rollen aufzuklären, die Gene in verschiedenen biologischen Prozessen spielen. Forscher wollen herausfinden, wie Gene reguliert werden, wie ihre Produkte (Proteine und RNAs) funktionieren und wie sie mit anderen Genen und Molekülen interagieren. Die Genexpressionsanalyse liefert wichtige Daten zur Charakterisierung der Funktion einzelner Gene und ihres Beitrags zu zellulären Pfaden und Prozessen.

Die funktionelle Genomik erforscht die komplexen Netzwerke der Genregulation. Dazu gehört das Verständnis, wie Gene durch Transkriptionsfaktoren, Mikro-RNAs und epigenetische Modifikationen kontrolliert werden. Die Genexpressionsprofilierung ist entscheidend, um diese regulatorischen Netzwerke abzubilden, wichtige Knotenpunkte aufzudecken und zu entschlüsseln, wie sie normale und pathologische zelluläre Prozesse beeinflussen. Die funktionelle Genomikforschung identifiziert häufig Gene und Genprodukte, die als potenzielle Biomarker für verschiedene Krankheiten oder als Wirkstoffziele für therapeutische Eingriffe dienen. Die Genexpressionsanalyse ist entscheidend, um diese Biomarker zu identifizieren, indem Genexpressionsmuster zwischen normalem und erkranktem Gewebe oder unter verschiedenen experimentellen Bedingungen verglichen werden. Die Aussicht, neue Biomarker und Wirkstoffziele zu entdecken, treibt die Nachfrage nach Genexpressionsdiensten an.

Die funktionelle Genomik spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufklärung der molekularen Mechanismen, die Krankheiten wie Krebs, neurodegenerativen Erkrankungen und Autoimmunerkrankungen zugrunde liegen. Durch die Analyse von Genexpressionsmustern in betroffenen Geweben erhalten Forscher Einblicke in die Dysregulation bestimmter Gene und Signalwege. Dieses Wissen ist für die Entwicklung gezielter Therapien und personalisierter medizinischer Ansätze von entscheidender Bedeutung. Die Pharmaindustrie verlässt sich stark auf die funktionelle Genomik, um potenzielle Wirkstoffziele zu identifizieren und die Auswirkungen von Wirkstoffkandidaten auf die Genexpression zu bewerten. Hochdurchsatz-Genexpressionstests werden verwendet, um Verbindungen auf ihre Auswirkungen auf bestimmte Gene oder Signalwege zu untersuchen, wodurch Leitverbindungen identifiziert und ihre Sicherheit und Wirksamkeit bewertet werden können.

Zunehmende Anwendungen in der Biotechnologie und Biopharmazie

Die zunehmenden Anwendungen in der Biotechnologie und Biopharmazie sind wichtige Treiber für das Wachstum des globalen Genexpressionsmarktes. Die Genexpressionsanalyse wird in diesen Branchen aus verschiedenen Gründen immer wichtiger. Die Genexpressionsanalyse spielt eine zentrale Rolle bei der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung im biopharmazeutischen Sektor. Sie wird verwendet, um potenzielle Wirkstoffziele zu identifizieren, die Sicherheit und Wirksamkeit von Wirkstoffkandidaten zu bewerten und Leitverbindungen zu optimieren. Forscher untersuchen Genexpressionsmuster, um zu verstehen, wie bestimmte Medikamente die Genregulation und die Signalwege der Zelle beeinflussen. Da die Pharmaindustrie weiterhin nach innovativen Ansätzen für die Arzneimittelentwicklung sucht, wächst die Nachfrage nach Genexpressionsdiensten und -technologien. In der Biotechnologie wird die Genexpressionsanalyse zur Überwachung und Optimierung von Bioprozessen eingesetzt. Biopharmaunternehmen nutzen sie, um die Produktion von Biologika wie monoklonalen Antikörpern, Impfstoffen und rekombinanten Proteinen zu bewerten und zu verbessern. Durch die Überwachung der Genexpression in Zellkulturen können Forscher die Bedingungen für maximale Produktivität, Qualität und Konsistenz biopharmazeutischer Produkte optimieren.

Die Gewährleistung der Qualität und Konsistenz biopharmazeutischer Produkte ist in der Branche von größter Bedeutung. Die Genexpressionsanalyse wird in der Qualitätskontrolle eingesetzt, um die genetische Stabilität von Produktionszelllinien zu bestätigen und produktspezifische Genexpressionsmuster zu überwachen. Dies ist insbesondere bei der Herstellung von Biosimilars wichtig, bei denen die Genexpressionsprofile denen des Referenzbiologikums genau entsprechen müssen. Personalisierte Medizin ist ein aufkommender Trend im biopharmazeutischen Sektor, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung gezielter Therapien liegt. Die Genexpressionsanalyse ist für die Identifizierung von Biomarkern unerlässlich, die die Reaktionen der Patienten auf bestimmte Medikamente oder Therapien vorhersagen können. Da biopharmazeutische Unternehmen darauf abzielen, auf einzelne Patienten zugeschnittene Behandlungen zu entwickeln, hat die auf Genexpression basierende Biomarkerforschung erheblich an Bedeutung gewonnen.

Wichtige Marktherausforderungen

Komplexität der Datenverwaltung und -analyse

Die enorme Datenmenge, die durch Genexpressionsanalysen generiert wird, stellt insbesondere bei der Einführung von Hochdurchsatz-Sequenzierungstechnologien eine erhebliche Herausforderung dar. Die Verwaltung, Speicherung und Analyse dieser riesigen Datenmenge kann komplex und teuer sein. Der Bedarf an ausgefeilten Bioinformatik-Tools und Dateninfrastrukturen kann kleinere Forschungsorganisationen oder Unternehmen mit begrenzten Ressourcen davon abhalten, voll am Markt teilzunehmen. Darüber hinaus ist die Gewährleistung der Datengenauigkeit und Qualitätskontrolle eine ständige Herausforderung, da die Integrität der Forschung stark von zuverlässigen Daten abhängt.


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Interpretation und biologische Relevanz

Eine weitere Herausforderung ist die Interpretation von Genexpressionsdaten und ihre Übersetzung in biologisch relevante Erkenntnisse. Obwohl technologische Fortschritte das Sammeln von Daten erleichtert haben, kann das Verständnis der funktionalen Bedeutung unterschiedlich exprimierter Gene und ihrer Rolle in komplexen biologischen Prozessen eine gewaltige Herausforderung darstellen. Forscher benötigen häufig interdisziplinäres Fachwissen in Genomik, Bioinformatik und Molekularbiologie, um sinnvolle Interpretationen vornehmen zu können. Die Herausforderung besteht darin, die Lücke zwischen Rohdaten und verwertbarem Wissen zu schließen, was kontinuierliche Forschung und Innovation auf diesem Gebiet erfordert.

Regulatorische und ethische Fragen

Der globale Markt für Genexpression operiert in einem Rahmen regulatorischer und ethischer Überlegungen, die von Region zu Region erheblich variieren können. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, Forschungsprotokollen für menschliche Probanden und ethischen Standards ist eine erhebliche Herausforderung, insbesondere bei Studien mit menschlichen Proben. Darüber hinaus wirft die Verwendung von Genexpressionsdaten in der personalisierten Medizin und bei genetischen Testdiensten Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre der Patienten, ihrer Einwilligung und des potenziellen Missbrauchs genetischer Informationen auf. Die Bewältigung dieser rechtlichen und ethischen Komplexitäten kann das Marktwachstum verlangsamen und Unsicherheit für Investoren und Stakeholder mit sich bringen.

Wichtige Markttrends

Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq)

Die Einzelzell-RNA-Sequenzierung hat sich als transformativer Trend auf dem Genexpressionsmarkt herausgestellt. Die traditionelle Genexpressionsanalyse basiert auf der Massen-RNA-Sequenzierung, die eine durchschnittliche Messung der Genexpression über eine Zellpopulation hinweg liefert. Im Gegensatz dazu ermöglicht scRNA-seq Forschern, das Transkriptom einzelner Zellen zu analysieren. Diese Technologie bietet Einblicke in die zelluläre Heterogenität, identifiziert seltene Zellpopulationen und versteht, wie die Genexpression zwischen Zellen innerhalb eines Gewebes oder einer Probe variiert. Sie hat weitreichende Anwendungen in Bereichen wie Krebsforschung, Entwicklungsbiologie, Immunologie und Neurowissenschaft. Der Trend zur Einzelzellanalyse treibt die Nachfrage nach scRNA-Seq-Diensten und -Plattformen an und beflügelt Innovationen in diesem Marktsegment.

Multi-Omics-Integration

Multi-Omics-Integration ist ein weiterer bedeutender Trend auf dem Genexpressionsmarkt. Forscher erkennen zunehmend den Wert der Kombination von Daten aus verschiedenen Omics-Technologien wie Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik. Die Integration dieser Datensätze bietet eine ganzheitliche Sicht auf biologische Systeme und ermöglicht ein umfassenderes Verständnis der Genexpression und ihrer Auswirkungen auf die Zellfunktion. Dieser Trend wird durch die wachsende Erkenntnis vorangetrieben, dass kein einzelner Omics-Ansatz ein vollständiges Bild komplexer biologischer Prozesse liefern kann. Zur Unterstützung der Multi-Omics-Forschung hat der Markt die Entwicklung von Bioinformatik-Tools und Datenanalyseplattformen erlebt, die die Integration verschiedener Datentypen ermöglichen und so Innovationen und weitere Forschung in dieser Richtung fördern.

KI und maschinelles Lernen in der Datenanalyse

Die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens (ML) in der Analyse von Genexpressionsdaten ist ein wichtiger Trend auf dem Markt. Da das Volumen und die Komplexität von Genexpressionsdaten zunehmen, ist die Verwendung von KI- und ML-Algorithmen für die Datenverarbeitung, Mustererkennung und die Entdeckung neuer Erkenntnisse unverzichtbar geworden. Diese Technologien werden für die Qualitätskontrolle von Genexpressionsdaten, Normalisierung, differenzielle Genexpressionsanalyse und die Identifizierung von Biomarkern verwendet. KI und ML werden auch in der Arzneimittelforschung, der personalisierten Medizin und der Entwicklung prädiktiver Modelle für die Krankheitsdiagnose und -prognose eingesetzt. Ihre Integration in den Genexpressionsmarkt hat die Datenanalyse rationalisiert, menschliche Voreingenommenheit reduziert und die Forschungsanstrengungen beschleunigt.

Segmenteinblicke

Produkteinblick

Basierend auf dem Produkt haben sich die Kits und Reagenzien im Jahr 2023 als das am schnellsten wachsende Segment auf dem globalen Markt für Genexpression herausgestellt. Das signifikante Wachstum des Segments ist in erster Linie auf die Präsenz zahlreicher Unternehmen zurückzuführen, die eine große Auswahl an Genexpressionskits und -reagenzien anbieten. Agilent Technologies, Inc. bietet beispielsweise eine umfangreiche Palette an Microarray-Kits und Reagenzien für die Genexpressionsanalyse an. Die kontinuierliche Einführung fortschrittlicher, auf bestimmte Anwendungen zugeschnittener Produkte trägt zum Wachstum dieses Segments bei.

Kapazitätseinblick

Basierend auf der Kapazität hat sich das High-Plex im Jahr 2023 als das dominierende Segment auf dem globalen Markt für Genexpression herausgestellt. Bei der Genexpressionsanalyse beinhaltet die High-Plex-Technologie typischerweise die Untersuchung einer beträchtlichen Anzahl von Genzielen, oft im Bereich von Tausenden von Genen. Die High-Plex-Technologie umfasst Ansätze wie RNA-Sequenzierung und Microarrays. Sie bietet Vorteile wie einen geringeren Zeitaufwand im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wie qPCR. Diese Technik ist für ihre Genauigkeit und Einfachheit bekannt, insbesondere weil sie die Notwendigkeit einer vorherigen Sondenvalidierung überflüssig macht. Die Weiterentwicklung räumlich aufgelöster und multiplexer digitaler Charakterisierungssysteme trägt weiter zum Wachstum dieses Segments bei.

Anwendungseinblick

Basierend auf der Anwendung hat sich die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung im Jahr 2023 als das dominierende Segment auf dem globalen Markt für Genexpression herausgestellt. Die Genexpressionsprofilierung hat sich zu einem wertvollen Instrument für Pharmaunternehmen entwickelt, die sich mit der Arzneimittelentdeckung beschäftigen. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Wirksamkeit, Toxizität und anderer Eigenschaften pharmazeutischer Verbindungen, indem sie überwacht, wie Gene in Zellen auf diese Arzneimittel reagieren. Die mit herkömmlichen Profilierungstechniken verbundenen Kosten können unerschwinglich hoch sein, was sie oft unpraktisch macht.

Regionale Einblicke

Nach Regionen betrachtet erwies sich Nordamerika im Jahr 2023 als die dominierende Region auf dem globalen Markt für Genexpression und hielt den größten Marktanteil in Bezug auf den Wert. Das Wachstum des Marktes für Genexpression ist auf die zunehmende Finanzierung und die wachsenden Forschungs- und Entwicklungsbemühungen zurückzuführen, insbesondere in den Vereinigten Staaten. Zu den Faktoren, die zur Marktexpansion beitragen, gehören die wachsende Bedeutung von Genexpressionsstudien, staatliche Initiativen und die Verfügbarkeit von Finanzmitteln für die Forschung im Bereich der Sequenzierung der nächsten Generation.

Jüngste Entwicklungen

  • Im März 2024 lieferte eine am EMBL Heidelberg durchgeführte Studie neue Einblicke in die Dynamik der Genregulation während der Entwicklung. Die Forschung enthüllte, wie Zellen ihre Verwendung von Enhancern anpassen, um die Genexpression zu kontrollieren, wenn sie reifen und sich auf die embryonale Entwicklung spezialisieren. Enhancer, entscheidende genetische Komponenten, bestimmen, wann und wo Gene in verschiedenen Organismen exprimiert werden. Diskrepanzen bei Enhancern werden mit Krankheiten in Verbindung gebracht. Die genauen Mechanismen, die die Interaktion zwischen Genen und Enhancern in verschiedenen Entwicklungsstadien steuern, sind jedoch noch nicht vollständig verstanden.

Wichtige Marktteilnehmer

  • Catalent, Inc.
  • Quest Diagnostics Incorporated 
  • F.Hoffmann-La Roche Ltd
  • Illumina,Inc.
  • PerkinElmer,Inc.
  • ThermoFisher Scientific, Inc.
  • PromegaCorp.
  • LuminexCorp.
  • TakaraBio USA, Inc.
  • DanaherCorp.

 Nach Prozess

Nach Produkt

Nach Kapazität

Nach Anwendung

Nach Technik

Nach Region

  • Probensammlung
  • Reinigung
  • cDNA-Synthese und Konvertierung
  • PCR-Analyse
  • Datenanalyse und -interpretation
  • Kits und Reagenzien
  • DNA-Chips
  • Sonstige
  • Niedrig- bis Mittelkomplex
  • Hochkomplex
  • Arzneimittelforschung und -entwicklung
  • Klinische Diagnostik
  • Biotechnologie und Mikrobiologie
  • Sonstige
  • RNA-Expression
  • Promoteranalyse
  • Proteinexpression & Posttranslationale Modifikationsanalyse
  • Nordamerika
  • Europa
  • Asien-Pazifik
  • Südamerika
  • Naher Osten und Afrika

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