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유전체학 시장 : 제품 유형, 기술, 샘플 유형, 자동화 레벨, 용도, 최종 사용자별 - 세계 시장 예측(2026-2032년)

Genomics Market by Product Type, Technology, Sample Type, Automation Level, Application, End User - Global Forecast 2026-2032

발행일: | 리서치사: 구분자 360iResearch | 페이지 정보: 영문 195 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)

    
    
    




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한글목차
영문목차

유전체학 시장은 2032년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 10.12%로 성장해 1,122억 6,000만 달러 규모에 달할 것으로 예측됩니다.

주요 시장 통계
기준 연도(2025년) 571억 5,000만 달러
추정 연도(2026년) 626억 달러
예측 연도(2032년) 1,122억 6,000만 달러
CAGR(%) 10.12%

유전체학은 조사 중심의 분야에서 정밀의료, 공중보건 감시, 농업 생명공학, 인구 건강, 그리고 바이오의약품 신약 개발의 핵심 인프라 계층으로 전환되고 있습니다. 유전체학 업계는 시퀀싱 비용의 지속적인 하락, 차세대 시퀀싱에 대한 접근성 확대, 희귀질환 및 종양학 검사에서의 임상적 유용성 확대, 그리고 의료 시스템 전반에 걸친 고품질 유전체 데이터에 대한 수요 증가에 의해 형성되고 있습니다.

미국 국립인간유전체연구소(NHGRI)가 공개한 벤치마크 데이터에 따르면, 인간 유전체 프로젝트 이후 DNA 염기서열 분석 비용이 급격히 하락하여, 20년 전에는 상업적으로 실현 불가능했던 임상 및 연구 용도가 가능해졌습니다. 동시에, 영국의 ‘10만 유전체 프로젝트’, 미국의 ‘All of Us’ 연구 프로그램, 그리고 아시아태평양의 집단 유전체학 이니셔티브와 같은 국가 차원의 프로그램들이 진단, 치료, 예방 의학을 뒷받침하는 참조 데이터 세트의 구축을 가속화하고 있습니다.

업계 리더에게 있어 유전체학의 현황은 더 이상 시퀀싱 처리 능력만으로 정의되는 것이 아닙니다. 경쟁 우위는 시료 전처리, 시퀀싱 화학, 생물정보학, 변이 해석, 안전한 클라우드 인프라, 규제 기준을 충족하는 데이터 거버넌스, 그리고 임상 의사결정 지원을 결합한 통합 워크플로우에 점점 더 의존하고 있습니다.

유전체학 분야의 획기적인 변화

시퀀싱이 중앙 집중식 연구시설에서 임상 경로, 분산형 검사 모델, 그리고 인구 규모 프로그램으로 전환됨에 따라, 유전체학 분야는 구조적인 변화를 겪고 있습니다. 종양학은 동반 진단, 종양 프로파일링, 체액 생검의 개발, 그리고 실용적인 유전체 변이에 기반한 치료법 선택을 바탕으로 계속해서 임상 도입의 주요 분야로 자리매김하고 있습니다.

유전체학 분야에서 인공지능이 미치는 누적 영향

인공지능은 변이체 식별, 주석 부여, 표현형 대조, 단백질 구조 예측, 약물 표적 우선순위 지정 및 임상시험 설계를 개선함으로써 유전체학 분야에서 주요 시너지 요인으로 부상하고 있습니다. 딥러닝 모델은 염기서열 정렬, 구조적 변이 감지, 그리고 복잡한 유전체 신호의 해석에 있어 정확도를 향상시키고 있는 반면, AI를 활용한 지식 그래프는 변이와 질병 기전 및 치료 가설 간의 연관성을 파악하는 데 도움을 주고 있습니다.

유전체학에 관한 주요 지역별 인사이트

아시아태평양은 대규모 코호트, 시퀀싱 역량의 확대, 그리고 정밀 의학에 대한 정부의 높은 관심 덕분에 유전체학 분야에서 가장 빠르게 발전하고 있는 지역 중 하나입니다. 중국은 시퀀싱 인프라와 대규모 인구 연구에 막대한 투자를 하고 있는 반면, 인도의 ‘GenomeIndia’ 이니셔티브와 지속적으로 성장하는 생명공학 분야는 현지 참조 데이터 세트를 강화하고 있습니다. 일본, 한국, 싱가포르, 호주는 전국적인 연구 네트워크, 암 유전체학 프로그램, 그리고 병원 간 협력 시퀀싱 이니셔티브를 통해 임상 유전체학의 발전을 지속하고 있습니다.

유전체학에 관한 주요 그룹의 인사이트

아세안(ASEAN)은 회원국들이 정밀의료, 감염병 감시, 그리고 생의학 연구 역량에 투자하고 있기 때문에 전략적으로 중요한 유전체학 그룹으로 부상하고 있습니다. 싱가포르는 첨단 인프라를 갖춘 지역 유전체학 허브로서의 역할을 수행하고 있는 반면, 태국, 말레이시아, 인도네시아, 베트남, 필리핀에서는 검사실 네트워크와 공중보건 분야의 염기서열 분석 역량 확충이 진행되고 있습니다.

유전체학에 관한 주요국의 동향

미국은 강력한 벤처 투자, 선진적인 진단 검사 기관, NIH(미국 국립보건원)의 자금 지원을 통한 연구, 그리고 광범위한 종양학 시퀀싱을 통해 전 세계 유전체학 상용화를 주도하고 있습니다. 캐나다는 주 차원의 프로그램과 학술 네트워크를 통해 정밀 의학을 추진하고 있는 반면, 멕시코는 공중보건 유전체학, 암 진단, 국경을 초월한 연구 분야의 역량을 강화하고 있습니다. 브라질은 학술적 시퀀싱 네트워크, 감염병 감시 경험, 그리고 확대되고 있는 정밀 종양학 활동을 바탕으로 라틴아메리카의 유전체학을 주도하고 있습니다.

유전체학 분야의 리더를 위한 실천적 제안

업계 리더는 유전체 검사를 통해 진단, 치료법 선택 또는 환자 관리가 실증적으로 개선된다는 것이 입증된, 임상적으로 검증된 이용 사례를 우선시해야 합니다. 종양학, 희귀질환, 생식 의학, 약리 유전체학 및 감염병 감시 분야는 명확한 근거를 마련하고 보험사와의 협력을 결합함으로써 단기적으로 큰 기회를 가져다줍니다.

조사 방법

본 요약본은 검증된 공개 정보원, 규제 관련 자료, 동료 심사를 거친 문헌, 각국의 유전체학 프로그램에 대한 최신 정보, 공중보건 기관의 자료 및 업계에서 보고된 정보를 활용한 체계적인 2차 조사 접근법에 기반을 두고 있습니다. 참조한 정보 출처에는 국립인간유전체연구소(NHGRI), 국립보건원(NIH), 세계보건기구(WHO), 미국 식품의약국(FDA), 유럽위원회, 유전체학 잉글랜드, 그리고 각국의 정밀의료 프로그램 등의 기관이 포함됩니다.

결론

유전체학은 임상 분야와의 통합, AI를 활용한 해석, 대규모 데이터 생성, 그리고 멀티오믹스의 융합을 특징으로 하는 새로운 단계에 접어들고 있습니다. 이 분야에서 가장 큰 기회는 임상적 유용성을 입증하고, 의료상의 불확실성을 줄이며, 표적화된 치료 결정을 지원하는 응용 분야와 관련이 있습니다.

자주 묻는 질문

  • 유전체학 시장 규모는 어떻게 예측되나요?
  • 유전체학 분야에서 인공지능의 역할은 무엇인가요?
  • 아시아태평양 지역의 유전체학 발전 현황은 어떤가요?
  • 유전체학 분야의 주요 국가 동향은 무엇인가요?
  • 유전체학 분야의 리더에게 어떤 실천적 제안이 있나요?

목차

제1장 서문

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 개요

제5장 시장 인사이트

제6장 AI의 누적 영향(2026년)

제7장 유전체학 시장 : 제품 유형별

제8장 유전체학 시장 : 기술별

제9장 유전체학 시장 : 샘플 유형별

제10장 유전체학 시장 : 자동화 레벨별

제11장 유전체학 시장 : 용도별

제12장 유전체학 시장 : 최종 사용자별

제13장 유전체학 시장 : 지역별

제14장 유전체학 시장 : 그룹별

제15장 유전체학 시장 : 국가별

제16장 경쟁 구도

제17장 기업 개요

KTH

The Genomics Market is projected to grow by USD 112.26 billion at a CAGR of 10.12% by 2032.

KEY MARKET STATISTICS
Base Year [2025] USD 57.15 billion
Estimated Year [2026] USD 62.60 billion
Forecast Year [2032] USD 112.26 billion
CAGR (%) 10.12%

Genomics is moving from a research-intensive discipline into a core infrastructure layer for precision medicine, public health surveillance, agricultural biotechnology, population health, and biopharmaceutical discovery. The genomics industry is being shaped by sustained reductions in sequencing costs, broader access to next-generation sequencing, expanding clinical utility for rare disease and oncology testing, and rising demand for high-quality genomic data across healthcare systems.

Publicly available benchmarks from the National Human Genome Research Institute show that DNA sequencing costs have fallen dramatically since the Human Genome Project, enabling clinical and research use cases that were not commercially practical two decades ago. At the same time, national programs such as the United Kingdom's 100,000 Genomes Project, the U.S. All of Us Research Program, and population genomics initiatives in Asia-Pacific are accelerating the creation of reference datasets that support diagnostics, therapeutics, and preventive care.

For industry leaders, the genomics landscape is no longer defined only by sequencing throughput. Competitive advantage increasingly depends on integrated workflows that combine sample preparation, sequencing chemistry, bioinformatics, variant interpretation, secure cloud infrastructure, regulatory-grade data governance, and clinical decision support.

Transformative Shifts in the Genomics Landscape

The genomics landscape is undergoing a structural shift as sequencing migrates from centralized research laboratories into clinical pathways, decentralized testing models, and population-scale programs. Oncology remains a leading area of clinical adoption, supported by companion diagnostics, tumor profiling, liquid biopsy development, and therapy selection based on actionable genomic variants.

Rare disease diagnostics are also transforming care delivery. Whole-exome and whole-genome sequencing have shortened diagnostic odysseys for patients with suspected genetic disorders, while newborn sequencing pilots are evaluating how genomic screening can complement traditional metabolic screening. These applications are increasing demand for validated interpretation pipelines, genetic counseling capacity, and reimbursement models tied to clinical utility.

Another major shift is the convergence of genomics with multiomics. Organizations are integrating genomics with transcriptomics, proteomics, metabolomics, epigenomics, and real-world clinical data to improve disease stratification and biomarker discovery. This transition is expanding the value chain from sequencing instruments and consumables toward analytics platforms, cloud-native data architecture, and evidence-generation services.

Cumulative Impact of Artificial Intelligence on Genomics

Artificial intelligence is becoming a major force multiplier in genomics by improving variant calling, annotation, phenotype matching, protein structure prediction, drug target prioritization, and clinical trial design. Deep learning models have improved accuracy in sequence alignment, structural variant detection, and interpretation of complex genomic signals, while AI-enabled knowledge graphs help connect variants to disease mechanisms and therapeutic hypotheses.

The cumulative impact is especially visible in drug discovery and precision medicine. AI can reduce manual review burdens, identify patient subgroups, and support biomarker-driven development programs. The success of computational biology tools, including AI-based protein structure prediction, has strengthened confidence in data-driven life sciences research and accelerated investment in genomics-enabled discovery platforms.

However, the adoption of AI in genomics depends on data quality, transparency, bias mitigation, explainability, and regulatory alignment. Models trained on underrepresented populations can produce inequitable performance, making diverse reference datasets and rigorous validation essential. Organizations that combine AI capability with compliant data governance and clinically validated workflows are better positioned to scale genomic medicine responsibly.

Key Regional Insights for Genomics

Asia-Pacific is one of the fastest-developing genomics regions due to large population cohorts, expanding sequencing capacity, and strong government interest in precision medicine. China has invested heavily in sequencing infrastructure and population-scale research, while India's GenomeIndia initiative and growing biotechnology sector are strengthening local reference datasets. Japan, South Korea, Singapore, and Australia continue to advance clinical genomics through national research networks, cancer genomics programs, and hospital-linked sequencing initiatives.

North America remains a global leader because of its dense ecosystem of academic medical centers, biotechnology firms, diagnostic laboratories, cloud providers, and regulatory experience. The United States benefits from NIH-backed programs, FDA engagement on diagnostics and companion tests, and large-scale precision medicine adoption in oncology and rare disease. Canada contributes through provincial genomics networks, public health genomics, and population health research.

Europe is characterized by coordinated public investment, strong data protection standards, and cross-border genomics collaboration. The European Union's 1+ Million Genomes initiative and national programs in the United Kingdom, Germany, France, Italy, and Spain support clinical implementation and interoperable data frameworks. Latin America is gaining momentum through cancer genomics, infectious disease surveillance, and academic partnerships, with Brazil and Mexico playing important roles. The Middle East is advancing through national genome programs in Gulf countries, while Africa is becoming increasingly important for human genetic diversity research, pathogen genomics, and equitable reference dataset development.

Key Group Insights for Genomics

ASEAN is emerging as a strategically important genomics group because member states are investing in precision health, infectious disease surveillance, and biomedical research capacity. Singapore acts as a regional genomics hub with advanced infrastructure, while Thailand, Malaysia, Indonesia, Vietnam, and the Philippines are expanding laboratory networks and public health sequencing capabilities.

The GCC is accelerating genomics through national genome programs, population screening, and precision medicine investments, particularly in the United Arab Emirates, Saudi Arabia, and Qatar. These initiatives are supported by high digital health investment and a policy focus on inherited disease, preventive care, and localized reference genomes. The European Union is advancing a coordinated genomics model through common data standards, privacy frameworks, and cross-border research programs that aim to make genomic data more interoperable for healthcare and innovation.

BRICS countries represent a large share of the world's population and are increasingly relevant for diverse genomic datasets, domestic sequencing capacity, and cost-sensitive diagnostics. G7 countries continue to lead in regulatory science, clinical research, reimbursement policy, and advanced biopharmaceutical applications. NATO countries add relevance through biosecurity, pathogen surveillance, and resilience planning, where genomic epidemiology supports early detection and response to biological threats.

Key Country Insights for Genomics

The United States leads global genomics commercialization through strong venture investment, advanced diagnostic laboratories, NIH-funded research, and widespread oncology sequencing. Canada is advancing precision health through provincial programs and academic networks, while Mexico is building capacity in public health genomics, cancer diagnostics, and cross-border research. Brazil anchors Latin American genomics with academic sequencing networks, infectious disease surveillance experience, and growing precision oncology activity.

In Europe, the United Kingdom remains highly influential through Genomics England, NHS genomic medicine infrastructure, and the legacy of the 100,000 Genomes Project. Germany is strengthening clinical genomics through university hospitals and national genomics initiatives, France is advancing genomic medicine through its national healthcare strategy, and Italy and Spain are expanding cancer genomics, rare disease sequencing, and biobank-linked research. Russia maintains capabilities in biomedical research and population genetics, although international collaboration dynamics are shaped by geopolitical constraints.

In Asia-Pacific, China has developed large-scale sequencing capacity, domestic instrument and service provider ecosystems, and extensive population research. India is expanding its genomics base through GenomeIndia, a large patient population, and growth in affordable diagnostics. Japan emphasizes clinical quality, cancer research, and aging-related genomics, while Australia combines strong research universities with national genomics networks and rare disease initiatives. South Korea is advancing precision medicine through hospital-based sequencing, digital health infrastructure, and biotechnology investment.

Actionable Recommendations for Genomics Leaders

Industry leaders should prioritize clinically validated use cases where genomic testing demonstrably improves diagnosis, treatment selection, or patient management. Oncology, rare disease, reproductive health, pharmacogenomics, and infectious disease surveillance offer strong near-term opportunities when paired with clear evidence generation and payer engagement.

Organizations should invest in end-to-end workflow integration rather than isolated sequencing capacity. Scalable advantage comes from connecting sample logistics, automation, sequencing, bioinformatics, interpretation, reporting, genetic counseling, and longitudinal data capture. Partnerships with hospitals, reference laboratories, cloud infrastructure providers, and biopharmaceutical organizations can accelerate adoption while reducing implementation friction.

Data governance must be treated as a strategic capability. Leaders should build privacy-preserving architectures, ensure consent traceability, improve ancestry diversity in datasets, and validate AI models across populations. Organizations that align with regulatory expectations, reimbursement requirements, and clinical quality standards will be better positioned to earn trust and expand adoption of genomic medicine.

Research Methodology

This executive summary is based on a structured secondary research approach using verified public sources, regulatory references, peer-reviewed literature, national genomics program updates, public health agency materials, and industry-reported information. Sources considered include organizations such as the National Human Genome Research Institute, National Institutes of Health, World Health Organization, U.S. Food and Drug Administration, European Commission, Genomics England, and national precision medicine programs.

The analysis applies triangulation across technology trends, clinical adoption patterns, regional policy initiatives, funding signals, and ecosystem developments. Insights were evaluated for relevance to sequencing technologies, diagnostics, bioinformatics, AI-enabled genomics, population genomics, and clinical implementation.

The synthesis emphasizes data-backed interpretation without relying on unsupported claims. The methodology prioritizes verifiable evidence, cross-source validation, and practical implications for executive decision-making across healthcare, biotechnology, diagnostics, and life sciences.

Conclusion

Genomics is entering a new phase defined by clinical integration, AI-enabled interpretation, population-scale data generation, and multiomics convergence. The sector's strongest opportunities are linked to applications that prove clinical utility, reduce healthcare uncertainty, and support targeted treatment decisions.

Regional momentum is broadening beyond traditional innovation centers as Asia-Pacific, the Middle East, Latin America, and Africa invest in genomic infrastructure and localized reference datasets. At the same time, North America and Europe continue to shape regulatory models, clinical standards, and commercialization pathways.

Organizations that combine scientific rigor, scalable data systems, equitable datasets, responsible AI, and strong clinical partnerships will be best positioned to lead in the next generation of genomic medicine.

Table of Contents

1. Preface

  • 1.1. Objectives of the Study
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Market Segmentation & Coverage
  • 1.4. Years Considered for the Study
  • 1.5. Currency Considered for the Study
  • 1.6. Language Considered for the Study
  • 1.7. Key Stakeholders

2. Research Methodology

  • 2.1. Introduction
  • 2.2. Research Design
    • 2.2.1. Primary Research
    • 2.2.2. Secondary Research
  • 2.3. Research Framework
    • 2.3.1. Qualitative Analysis
    • 2.3.2. Quantitative Analysis
  • 2.4. Market Size Estimation
    • 2.4.1. Top-Down Approach
    • 2.4.2. Bottom-Up Approach
  • 2.5. Data Triangulation
  • 2.6. Research Outcomes
  • 2.7. Research Assumptions
  • 2.8. Research Limitations

3. Executive Summary

  • 3.1. Introduction
  • 3.2. CXO Perspective
  • 3.3. Market Size & Growth Trends
  • 3.4. Market Share Analysis, 2025
  • 3.5. FPNV Positioning Matrix, 2025
  • 3.6. New Revenue Opportunities
  • 3.7. Next-Generation Business Models
  • 3.8. Industry Roadmap

4. Market Overview

  • 4.1. Introduction
  • 4.2. Industry Ecosystem & Value Chain Analysis
    • 4.2.1. Supply-Side Analysis
    • 4.2.2. Demand-Side Analysis
    • 4.2.3. Stakeholder Analysis
  • 4.3. Market Dynamics
    • 4.3.1. Key Drivers
    • 4.3.2. Key Restraints
    • 4.3.3. Key Opportunities
    • 4.3.4. Key Challenges
  • 4.4. Porter's Five Forces Analysis
  • 4.5. PESTLE Analysis
  • 4.6. Market Outlook
    • 4.6.1. Near-Term Market Outlook (0-2 Years)
    • 4.6.2. Medium-Term Market Outlook (3-5 Years)
    • 4.6.3. Long-Term Market Outlook (5-10 Years)
  • 4.7. Go-to-Market Strategy

5. Market Insights

  • 5.1. Consumer Insights & End-User Perspective
  • 5.2. Consumer Experience Benchmarking
  • 5.3. Opportunity Mapping
  • 5.4. Distribution Channel Analysis
  • 5.5. Pricing Trend Analysis
  • 5.6. Regulatory Compliance & Standards Framework
  • 5.7. ESG & Sustainability Analysis
  • 5.8. Disruption & Risk Scenarios
  • 5.9. Return on Investment & Cost-Benefit Analysis

6. Cumulative Impact of Artificial Intelligence 2026

7. Genomics Market, by Product Type

  • 7.1. Sequencing Platforms
    • 7.1.1. Next-Generation Sequencing (NGS) Platforms
    • 7.1.2. Sanger / Capillary Sequencing Platforms
  • 7.2. Reagents & Consumables
    • 7.2.1. Enzymes & Master Mixes
    • 7.2.2. Library Preparation Kits
    • 7.2.3. Probes & Primers
  • 7.3. Software & Analytics
    • 7.3.1. Gene Expression Analysis
    • 7.3.2. Variant Calling & Annotation Tools
  • 7.4. Services
    • 7.4.1. Genomic Testing Services
    • 7.4.2. Genotyping & SNP Analysis
    • 7.4.3. Transcriptomics & Epigenomics Services

8. Genomics Market, by Technology

  • 8.1. Array Technology
    • 8.1.1. Microarray Gene Expression
    • 8.1.2. SNP Genotyping Arrays
  • 8.2. PCR Technology
  • 8.3. DNA Sequencing
  • 8.4. RNA Sequencing
    • 8.4.1. Bulk RNA Sequencing
    • 8.4.2. Single-Cell RNA Sequencing

9. Genomics Market, by Sample Type

  • 9.1. Blood
  • 9.2. Tissue
  • 9.3. Saliva & Buccal Swabs
  • 9.4. Cultured Cells

10. Genomics Market, by Automation Level

  • 10.1. Manual
  • 10.2. Semi-Automated
  • 10.3. Fully Automated

11. Genomics Market, by Application

  • 11.1. Agriculture
    • 11.1.1. Animal Genomics
    • 11.1.2. Crop Genomics
  • 11.2. Diagnostics
    • 11.2.1. Cancer Genomics
    • 11.2.2. Genetic Testing
    • 11.2.3. Infectious Disease Testing
  • 11.3. Drug Discovery & Development
    • 11.3.1. Biomarker Discovery
    • 11.3.2. Target Identification
  • 11.4. Personalized Medicine
    • 11.4.1. Companion Diagnostics
    • 11.4.2. Precision Therapeutics

12. Genomics Market, by End User

  • 12.1. Academic & Government Institutes
  • 12.2. Commercial Research Organizations
  • 12.3. Hospitals & Clinics
  • 12.4. Pharmaceutical & Biotechnology Companies

13. Genomics Market, by Region

  • 13.1. Asia-Pacific
  • 13.2. North America
  • 13.3. Latin America
  • 13.4. Europe
  • 13.5. Middle East
  • 13.6. Africa

14. Genomics Market, by Group

  • 14.1. ASEAN
  • 14.2. GCC
  • 14.3. European Union
  • 14.4. BRICS
  • 14.5. G7
  • 14.6. NATO

15. Genomics Market, by Country

  • 15.1. United States
  • 15.2. Canada
  • 15.3. Mexico
  • 15.4. Brazil
  • 15.5. United Kingdom
  • 15.6. Germany
  • 15.7. France
  • 15.8. Russia
  • 15.9. Italy
  • 15.10. Spain
  • 15.11. China
  • 15.12. India
  • 15.13. Japan
  • 15.14. Australia
  • 15.15. South Korea

16. Competitive Landscape

  • 16.1. Market Concentration Analysis, 2025
    • 16.1.1. Concentration Ratio (CR)
    • 16.1.2. Herfindahl Hirschman Index (HHI)
  • 16.2. Recent Developments & Impact Analysis, 2025
  • 16.3. Product Portfolio Analysis, 2025
  • 16.4. Benchmarking Analysis, 2025

17. Company Profiles

  • 17.1. 10x Genomics, Inc.
  • 17.2. 23andMe Holding Co.
  • 17.3. Agilent Technologies, Inc.
  • 17.4. BGI Genomics Co., Ltd.
  • 17.5. Bio-Rad Laboratories, Inc.
  • 17.6. Centogene N.V.
  • 17.7. Danaher Corporation
  • 17.8. EPIC Sciences, Inc.
  • 17.9. Eurofins Scientific SE
  • 17.10. F. Hoffmann-La Roche Ltd.
  • 17.11. Gencove, Inc.
  • 17.12. GenScript Biotech Corporation
  • 17.13. Guardant Health, Inc.
  • 17.14. Helix OpCo, LLC
  • 17.15. Illumina, Inc.
  • 17.16. Invitae Corporation
  • 17.17. Merck & Co., Inc.
  • 17.18. Myriad Genetics Laboratories, Inc.
  • 17.19. Natera, Inc.
  • 17.20. Oxford Nanopore Technologies PLC
  • 17.21. Pacific Biosciences of California, Inc.
  • 17.22. Personalis, Inc.
  • 17.23. Quest Diagnostics
  • 17.24. SomaLogic, Inc.
  • 17.25. Sophia Genetics SA
  • 17.26. Thermo Fisher Scientific Inc.
  • 17.27. Twist Bioscience Corporation
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