疾病を診断する方法であって、a遺伝子発現読み取り器が、少なくとも1つの生物学的サンプルを解析し、前記少なくとも1つの生物学的サンプルの前記解析に基づいて、少なくとも2つの遺伝子からの遺伝子発現値を出力するステップと、b適切にプログラムされたコンピュータを用いて前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対するスケーリングファクタaを計算するステップであって、前記スケーリングファクタaは、前記遺伝子発現値から、i閾値Cでの異なる時間における個々の遺伝子発現値の群に対する、または閾値Cでの或る1つの時間における遺伝子発現値の群に対するリンクカウント数Cnをカウントし、ii前記リンクカウントCnの平均値Caveを計算し、iii前記リンクカウント数Cnの最大値Mであって、前記最大値Mは、全ての前記遺伝子発現値の群についての所定の前記閾値Cでの前記リンクカウント数Cnの最大値を含む、該最大値Mを計算し、iv関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、v前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し、vi前記比較されたデータに対するフィッティングを計算して、前記フィッティングの傾きである前記スケーリングファクタaを出力することによって計算される、該スケーリングファクタaを計算するステップと、c前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて以前に解析された生物学的サンプル群から得られたデータベース中の他のスケーリングファクタa’と、前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対する前記スケーリングファクタaとを比較するステップと、d前記適切にプログラムされたコンピュータを用いてレポートを出力するステップであって、前記レポートは、健康度についての前記少なくとも1つの生物学的サンプルの評価を含む、該レポートを出力するステップとを含む、疾病を診断する方法。前記少なくとも1つの生物学的サンプルが、唾液、尿、その他の体液、滑液、乳管液、血液および血液成分、組織、腫瘍、骨髄、幹細胞、人工多能性細胞、細胞株、植物材料、および他の有機材料からなる群から選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも2種の遺伝子プローブを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記リンクカウント数Cnは、N個の発現値群のそれぞれに対するリンクカウント数を含み、前記発現値群のそれぞれは、前記発現値群と他のN-1個の遺伝子発現値群のついての遺伝子発現値の列n1、n2、nTとの間のある閾値Cでの遺伝子発現値の列n1、n2、nTを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記スケーリングファクタaは、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて、前記Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、Cave値とM/logMとを比較し、前記比較の直線的なフィッティングを計算して、前記スケーリングファクタaを求めることによって計算されることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記スケーリングファクタaの値の比較がさらに、前記スケーリングファクタaの副産物どうしの比較、疾病サンプルに対する健康なサンプルの比較、または既知の条件のサンプルからの値のデータベースと未知のサンプルとの比較を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記閾値Cは、0と1の間の範囲にあることを特徴とする請求項1に記載の方法。疾病を診断するためのシステムであって、a少なくとも1つの生物学的サンプルを解析し、前記少なくとも1つの生物学的サンプルの前記解析に基づいて、少なくとも2つの遺伝子からの遺伝子発現値を出力するための遺伝子発現読み取り器と、b前記遺伝子発現読み取り器から前記遺伝子発現値を受け取り、患者情報を管理し、ユーザと通信するためのコンピュータサーバと、c前記コンピュータサーバにホストされたコンピュータプログラムとを含み、前記コンピュータプログラムは、前記遺伝子発現値を解析してレポートを出力し、前記レポートは、健康度についての前記少なくとも1つの生物学的サンプルの評価を含み、前記評価は、以前に解析された生物学的サンプル群から得られたデータベース中の他のスケーリングファクタa’と、前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対するスケーリングファクタaとの比較を含み、前記スケーリングファクタaは、前記コンピュータプログラムを用いて前記遺伝子発現値から計算され、前記コンピュータプログラムは、i閾値Cでの異なる時間における個々の遺伝子発現値の群に対する、または閾値Cでの或る1つの時間における遺伝子発現値の群に対するリンクカウント数Cnをカウントし、ii前記リンクカウントCnの平均値Caveを計算し、iii前記リンクカウント数Cnの最大値Mであって、前記最大値Mは、全ての前記遺伝子発現値の群についての所定の前記閾値Cでの前記リンクカウント数Cnの最大値を含む、該最大値Mを計算し、iv関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、v前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し、vi前記比較されたデータに対するフィッティングを計算して、前記フィッティングの傾きである前記スケーリングファクタaを出力することを特徴とするシステム。前記少なくとも1つの生物学的サンプルが、唾液、尿、その他の体液、滑液、乳管液、血液および血液成分、組織、腫瘍、骨髄、幹細胞、人工多能性細胞、細胞株、植物材料、および他の有機材料からなる群から選択されることを特徴とする請求項8に記載のシステム。前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも2種の遺伝子プローブを含むことを特徴とする請求項8に記載のシステム。前記リンクカウント数Cnは、N個の発現値群のそれぞれに対するリンクカウント数を含み、前記発現値群のそれぞれは、前記発現値群と他のN-1個の遺伝子発現値群のついての遺伝子発現値の列n1、n2、nTとの間のある閾値Cでの遺伝子発現値の列n1、n2、nTを含むことを特徴とする請求項8に記載のシステム。前記スケーリングファクタaは、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて、前記Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、Cave値とM/logMとを比較し、前記比較の直線的なフィッティングを計算して、前記スケーリングファクタaを求めることによって計算されることを特徴とする請求項8に記載のシステム。前記スケーリングファクタaの値の比較がさらに、前記スケーリングファクタaの副産物どうしの比較、疾病サンプルに対する健康なサンプルの比較、または既知の条件のサンプルからの値のデータベースと未知のサンプルとの比較を含むことを特徴とする請求項8に記載のシステム。前記閾値Cは、0と1の間の範囲にあることを特徴とする請求項8に記載のシステム。ラボオンチップデバイスであって、生物学的サンプル用レセプタクルを保持するための基板と、遺伝子発現読み取り器と、マイクロプロセッサとを有し、前記生物学的サンプル用レセプタクルは、前記遺伝子発現読み取り器に入れられるサンプルを含み、前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも1つの生物学的サンプルの解析に基づいて少なくとも2つの遺伝子からの遺伝子発現値を出力し、前記マイクロプロセッサは、前記少なくとも1つの生物学的サンプルを解析するためのコンピュータプログラムを備えており、前記コンピュータプログラムは、i前記遺伝子発現値を蓄積し、ii閾値Cでの異なる時間における個々の遺伝子発現値の群に対する、または閾値Cでの或る1つの時間における遺伝子発現値の群に対するリンクカウント数Cnをカウントし、iii前記リンクカウントCnの平均値Caveを計算し、iv前記リンクカウント数Cnの最大値Mであって、前記最大値Mは、全ての前記遺伝子発現値の群についての所定の前記閾値Cでの前記リンクカウント数Cnの最大値を含む、該最大値Mを計算し、v関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、vi前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し、vii前記比較されたデータに対するフィッティングを計算して、前記フィッティングの傾きである前記スケーリングファクタaを出力し、viii以前に解析された生物学的サンプル群から得られたデータベース中の他のスケーリングファクタa’と、前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対する前記スケーリングファクタaとを比較し、ix健康度についての前記少なくとも1つの生物学的サンプルの評価を含むレポートを出力することを特徴とするラボオンチップデバイス。前記少なくとも1つの生物学的サンプルが、唾液、尿、その他の体液、滑液、乳管液、血液および血液成分、組織、腫瘍、骨髄、幹細胞、人工多能性細胞、細胞株、植物材料、および他の有機材料からなる群から選択されることを特徴とする請求項15に記載のデバイス。前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも2種の遺伝子プローブを含むことを特徴とする請求項15に記載のデバイス。前記リンクカウント数Cnは、N個の発現値群のそれぞれに対するリンクカウント数を含み、前記発現値群のそれぞれは、前記発現値群と他のN-1個の遺伝子発現値群のついての遺伝子発現値の列n1、n2、nTとの間のある閾値Cでの遺伝子発現値の列n1、n2、nTを含むことを特徴とする請求項15に記載のデバイス。前記スケーリングファクタaは、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて、前記Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、Cave値とM/logMとを比較し、前記比較の直線的なフィッティングを計算して、前記スケーリングファクタaを求めることによって計算されることを特徴とする請求項15に記載のデバイス。前記スケーリングファクタaの値の比較がさらに、前記スケーリングファクタaの副産物どうしの比較、疾病サンプルに対する健康なサンプルの比較、または既知の条件のサンプルからの値のデータベースと未知のサンプルとの比較を含むことを特徴とする請求項15に記載のデバイス。前記閾値Cは、0と1の間の範囲にあることを特徴とする請求項15に記載のデバイス。必要とされているものは、大規模な遺伝子間の相互作用または遺伝子ネットワークを解析して、患者における健康度のレポートを出力する低コストで効果的なデバイス、方法、およびシステムである。当技術分野における必要に取り組むために、疾病の診断方法が提供される。一実施形態によれば、当該方法は、遺伝子発現読み取り器が、少なくとも1つの生物学的サンプルを解析し、前記生物学的サンプルの前記解析に基づいて、少なくとも2つの遺伝子からの遺伝子発現値を出力するステップと、適切にプログラムされたコンピュータを用いて前記生物学的サンプルに対するスケーリングファクタaを計算するステップであって、前記スケーリングファクタaは、前記遺伝子発現値から、閾値Cでの異なる時間における個々の遺伝子発現値の群に対する、または閾値Cでの或る1つの時間における遺伝子発現値の群に対するリンクカウント数Cnをカウントし、前記リンクカウントCnの平均値Caveを計算し、前記リンクカウント数Cnの最大値Mであって、前記最大値Mは、全ての前記遺伝子発現値の群についての所定の前記閾値Cでの前記リンクカウント数Cnの最大値を含む、該最大値Mを計算し、関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し、前記比較されたデータに対するフィッティングを計算して、前記フィッティングの傾きである前記スケーリングファクタaを出力することによって計算される、該スケーリングファクタaを計算するステップとを含む。前記方法は、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて以前に解析された生物学的サンプル群から得られたデータベース中の他のスケーリングファクタa’と、前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対する前記スケーリングファクタaとを比較するステップと、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いてレポートを出力するステップであって、前記レポートは、健康度についての前記少なくとも1つの生物学的サンプルの評価を含む、該レポートを出力するステップとをさらに含む。本方法の実施形態の一態様によれば、前記生物学的サンプルが、唾液、尿、その他の体液、滑液、乳管液、血液および血液成分、組織、腫瘍、骨髄、幹細胞、人工多能性細胞、細胞株、植物材料、および他の有機材料を含み得る。本方法の実施形態の別態様によれば、前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも2種の遺伝子プローブを含む。本方法の実施形態の別態様によれば、前記リンクカウント数Cnは、N個の発現値群のそれぞれに対するリンクカウント数を含み、前記発現値群のそれぞれは、前記発現値群と他のN-1個の遺伝子発現値群のついての遺伝子発現値の列n1、n2、nTとの間のある閾値Cでの遺伝子発現値の列n1、n2、nTを含む。本方法の実施形態の別態様によれば、前記スケーリングファクタaは、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて、前記Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、Cave値とM/logMとを比較し、前記比較の直線的なフィッティングを計算して、前記スケーリングファクタaを求めることによって計算される。本方法の実施形態の別態様によれば、前記スケーリングファクタaの値の比較がさらに、前記スケーリングファクタaの副産物どうしの比較、疾病サンプルに対する健康なサンプルの比較、または既知の条件のサンプルからの値のデータベースと未知のサンプルとの比較を含む。本方法の実施形態の別態様によれば、前記閾値Cは、0と1の間の範囲にある。本発明の別の実施形態では、疾病を診断するためのシステムが提供される。当該システムは、少なくとも1つの生物学的サンプルを解析し、前記少なくとも1つの生物学的サンプルの前記解析に基づいて、少なくとも2つの遺伝子からの遺伝子発現値を出力するための遺伝子発現読み取り器と、前記遺伝子発現読み取り器から前記遺伝子発現値を受け取り、患者情報を管理し、ユーザと通信するためのコンピュータサーバと、前記コンピュータサーバにホストされたコンピュータプログラムとを含み、前記コンピュータプログラムは、前記遺伝子発現値を解析してレポートを出力し、前記レポートは、健康度についての前記少なくとも1つの生物学的サンプルの評価を含み、前記評価は、以前に解析された生物学的サンプル群から得られたデータベース中の他のスケーリングファクタa’と、前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対するスケーリングファクタaとの比較を含み、前記スケーリングファクタaは、前記コンピュータプログラムを用いて前記遺伝子発現値から計算され、前記コンピュータプログラムは、閾値Cでの異なる時間における個々の遺伝子発現値の群に対する、または閾値Cでの或る1つの時間における遺伝子発現値の群に対するリンクカウント数Cnをカウントし、前記リンクカウントCnの平均値Caveを計算し、前記リンクカウント数Cnの最大値Mであって、前記最大値Mは、全ての前記遺伝子発現値の群についての所定の前記閾値Cでの前記リンクカウント数Cnの最大値を含む、該最大値Mを計算し、関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し、前記比較されたデータに対するフィッティングを計算して、前記フィッティングの傾きである前記スケーリングファクタaを出力する。本システムの実施形態の一態様によれば、前記生物学的サンプルが、唾液、尿、その他の体液、滑液、乳管液、血液および血液成分、組織、腫瘍、骨髄、幹細胞、人工多能性細胞、細胞株、植物材料、および他の有機材料を含み得る。本システムの実施形態の別態様によれば、前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも2種の遺伝子プローブを含む。本システムの実施形態の別態様によれば、前記リンクカウント数Cnは、N個の発現値群のそれぞれに対するリンクカウント数を含み、前記発現値群のそれぞれは、前記発現値群と他のN-1個の遺伝子発現値群のついての遺伝子発現値の列n1、n2、nTとの間のある閾値Cでの遺伝子発現値の列n1、n2、nTを含む。本システムの実施形態の別態様によれば、前記スケーリングファクタaは、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて、前記Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、Cave値とM/logMとを比較し、前記比較の直線的なフィッティングを計算して、前記スケーリングファクタaを求めることによって計算される。本システムの実施形態の別態様によれば、前記スケーリングファクタaの値の比較がさらに、前記スケーリングファクタaの副産物どうしの比較、疾病サンプルに対する健康なサンプルの比較、または既知の条件のサンプルからの値のデータベースと未知のサンプルとの比較を含む。本システムの実施形態の別態様によれば、前記閾値Cは、0と1の間の範囲にある。本発明の別の実施形態では、ラボオンチップデバイスマイクロ流体デバイスが提供される。当該デバイスは、生物学的サンプル用レセプタクルを保持するための基板と、遺伝子発現読み取り器と、マイクロプロセッサとを有し、前記生物学的サンプル用レセプタクルは、前記遺伝子発現読み取り器に入れられるサンプルを含み、前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも1つの生物学的サンプルの解析に基づいて少なくとも2つの遺伝子からの遺伝子発現値を出力し、前記マイクロプロセッサは、前記少なくとも1つの生物学的サンプルを解析するためのコンピュータプログラムを備えており、前記コンピュータプログラムは、前記遺伝子発現値を蓄積し、閾値Cでの異なる時間における個々の遺伝子発現値の群に対する、または閾値Cでの或る1つの時間における遺伝子発現値の群に対するリンクカウント数Cnをカウントし、前記リンクカウントCnの平均値Caveを計算し、前記リンクカウント数Cnの最大値Mであって、前記最大値Mは、全ての前記遺伝子発現値の群についての所定の前記閾値Cでの前記リンクカウント数Cnの最大値を含む、該最大値Mを計算し、関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し、前記比較されたデータに対するフィッティングを計算して、前記フィッティングの傾きである前記スケーリングファクタaを出力し、以前に解析された生物学的サンプル群から得られたデータベース中の他のスケーリングファクタa’と、前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対する前記スケーリングファクタaとを比較し、健康度についての前記少なくとも1つの生物学的サンプルの評価を含むレポートを出力する。本デバイスの実施形態の一態様によれば、前記少なくとも1つの生物学的サンプルが、唾液、尿、その他の体液、滑液、乳管液、血液および血液成分、組織、腫瘍、骨髄、幹細胞、人工多能性細胞、細胞株、植物材料、および他の有機材料を含み得る。本デバイスの実施形態の別態様によれば、前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも2種の遺伝子プローブを含む。本デバイスの実施形態の別態様によれば、前記リンクカウント数Cnは、N個の発現値群のそれぞれに対するリンクカウント数を含み、前記発現値群のそれぞれは、前記発現値群と他のN-1個の遺伝子発現値群のついての遺伝子発現値の列n1、n2、nTとの間のある閾値Cでの遺伝子発現値の列n1、n2、nTを含む。本デバイスの実施形態の別態様によれば、前記スケーリングファクタaは、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて、前記Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、Cave値とM/logMとを比較し、前記比較の直線的なフィッティングを計算して、前記スケーリングファクタaを求めることによって計算される。本デバイスの実施形態の別態様によれば、前記スケーリングファクタaの値の比較がさらに、前記スケーリングファクタaの副産物どうしの比較、疾病サンプルに対する健康なサンプルの比較、または既知の条件のサンプルからの値のデータベースと未知のサンプルとの比較を含む。本デバイスの実施形態の別態様によれば、前記閾値Cは、0と1の間の範囲にある。当技術分野における必要に取り組むために、本発明による疾病の診断方法が提供される。図1は一実施形態による方法100の流れ図を示し、当該方法は、遺伝子発現読み取り器101が、少なくとも1つの生物学的サンプルを解析し、前記生物学的サンプルの前記解析に基づいて、少なくとも2つの遺伝子からの遺伝子発現値を出力し102、これを使用して、適切にプログラムされたコンピュータ103を用いて前記生物学的サンプルに対するスケーリングファクタaを計算するステップであって、前記スケーリングファクタaは、前記遺伝子発現値から、閾値Cでの異なる時間における個々の遺伝子発現値の群に対する、または閾値Cでの或る1つの時間における遺伝子発現値の群に対するリンクカウント数Cnをカウントし104、前記リンクカウントCnの平均値Caveを計算し106、前記リンクカウント数Cnの最大値Mであって、前記最大値Mは、全ての前記遺伝子発現値の群についての所定の前記閾値Cでの前記リンクカウント数Cnの最大値を含む、該最大値Mを計算し108、関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し110、前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し112、前記比較されたデータに対するフィッティングを計算して、前記フィッティングの傾きである前記スケーリングファクタaを出力することによって計算される、該スケーリングファクタaを計算するステップと、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて以前に解析された生物学的サンプル群から得られたデータベース中の他のスケーリングファクタa’と、前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対する前記スケーリングファクタaとを比較するステップと114、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いてレポートを出力するステップであって、前記レポートは、健康度についての前記少なくとも1つの生物学的サンプルの評価を含む、該レポートを出力するステップと116を含む。方法100の一実施形態によれば、本発明は、例えば、所定の生物のゲノムにおける全てとは限らないが多数の遺伝子を含み得るN個の発現値群についてのマイクロアレイ即ち遺伝子チップからの遺伝子発現値を使用する。一実施形態では、Nは、マイクロアレイデータの全ての利用可能な発現値群を含む必要はなく、マイクロアレイデータのうちの多数の発現値からなる部分のみ含んでいればよい。方法100の一実施形態では、遺伝子発現値nTを、時間間隔をおいて複数のT回マイクロアレイから読み取ることができる。定量のためのデータセットは、N個の遺伝子発現値nTの群を含み、n1、n2、nTという形をとる。ここでnは時間間隔をおいてT回読み取られたN種の遺伝子の1つの遺伝子発現値である。遺伝子発現値群Niにおける遺伝子発現値njの列について、遺伝子発現値群Niと他の全ての遺伝子発現値群他のN-1個の群との間の相関から絶対値をとる。ある閾値Cを超える相関を有する他の遺伝子発現値群の総数をCnとすると、これはこの遺伝子発現値と、データセット中の閾値C以上の他の全ての遺伝子発現値群とを結びつけるリンクの数を表すものとなる。次に全てのN個の遺伝子発現値群における所定のCに対するCnの最大値を、Mとする。所定のCに対する全てのCnの平均を計算し、Caveとする。本発明の一実施形態によれば、異なるCの値に対して、MおよびCaveの値は以下の関係式を満たすCave=M/logMaスケーリングファクタの値aを求めるために、上記の方法は、関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し、比較されたデータに対するフィッティングを適用して、フィッティングの傾きであるスケーリングファクタaを出力する。本実施形態によれば、閾値Cは0と1の間の範囲にある。方法100の一実施形態では、図2に、例示的なスケーリングファクタのグラフによる表現200を示す。図2において、カットオフ値Cでの値の数は19であり、Cは相関例えばピアソンの相関係数の絶対値であり、Cは0.95~0.05の範囲にあり、各点毎に0.05ずつ小さくなっている。次にデータを対数-対数グラフにプロットしたフィッティングの直線の傾きを測定する。この場合では、aは約1.74であることが示されている。図2において、測定された相関係数は、酵母S.セレビシエの3360種の遺伝子についてN=33607分間隔で測定された6回分の遺伝子発現値T=6の時系列の間でのものである。この実施例では3360種の遺伝子を用いたが、他の実施例での遺伝子数は、概ね数千であれば任意の数であり得る。一実施形態では、時間をおいて測定された個々の遺伝子発現値ではなく一回に測定された遺伝子発現値の群に対してこの方法を適用することができる。つまり、一回に測定されたT個の遺伝子からの遺伝子発現値からそれぞれ構成されたN個の値群間で相関を求める。この実施形態の一例では、1回で測定された、1-5の符号を付して示す5種の異なる遺伝子に対する遺伝子発現値について、それぞれ3つの遺伝子発現値を含むT=33つの遺伝子発現値群N=3を形成することができる。例えば、遺伝子1-3、2-4、および3-5からの遺伝子発現値が含まれる。本発明は、各群と、他の2つN-1=2の群との間のピアソンの相関係数の絶対値を計算する。計算された相関係数値のうちの4つが>0.95であったと仮定すると、C=0.95およびN=3に対するCave=4/.3=1.33となる。さらに、任意の1個の遺伝子発現値群についてピアソンの相関係数値の絶対値が>0.95であるものの最大値は、2である。従って、C=0.95の場合のMは2となる。一回測定群法と時系列時間群法の両方のエッセンスは、いずれの場合でも、1つの群と他の全ての群との間で相関係数値をとることである。次に、閾値Cより大きい相関係数値がいくつあるかを求める。いずれかの群に対する相関係数の最大値をMとする。全ての群に対する総数を群の数Nで除すことによりCaveを求める。スケーリングファクタaを計算する2つの異なる方法が存在し、各方法によりaは異なる値となり得るが、唯一必要なことは、aを計算するためにいずれの方法を用いたとしても、生物学的サンプル間でaの値どうしを比較するときに、計算に使用した方法が一致していなければならないことである。方法100の一態様によれば、前記少なくとも1つの生物学的サンプルは、唾液、尿、その他の体液、滑液、乳管液、血液および血液成分、組織、腫瘍、骨髄、幹細胞、人工多能性細胞、細胞株、植物材料、および他の有機材料を含み得る。方法100の別態様によれば、スケーリングファクタaの値の比較はさらに、前記スケーリングファクタaの副産物どうしの比較、疾病サンプルに対する健康なサンプルの比較、または既知の条件のサンプルからの値のデータベースと未知のサンプルとの比較を含む。本発明の別の実施形態では、図3は疾病を診断するためのシステムを示し、当該システムでは、ユーザ302が、生物学的サンプル304を遺伝子発現読み取り器306に入れ、遺伝子発現読み取り器306は少なくとも1つの生物学的サンプル304を解析し、少なくとも2つの遺伝子からの遺伝子発現値を出力し310、例えばインターネットを利用して前記遺伝子発現値をコンピュータサーバ312に対して通信し310、コンピュータサーバ312は、遺伝子発現読み取り器306から遺伝子発現値を受け取り、患者の情報を管理し、かつその情報の通信を行い、その患者の情報はユーザ302に提供される。コンピュータプログラム314は、コンピュータサーバ312にホストされ、遺伝子発現情報を解析してレポート316を出力する。レポート316はディスプレイ318上でみることができ、前記少なくとも1つの生物学的サンプルの健康度に関する評価を含む。本実施形態によれば、前記評価は、以前に解析された生物学的サンプル群から得られたデータベース中の他のスケーリングファクタa’と、前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対するスケーリングファクタaとの比較を含み、前記スケーリングファクタaは、前記コンピュータプログラム314を用いて前記遺伝子発現値から計算され、前記コンピュータプログラムは、閾値Cでの異なる時間における個々の遺伝子発現値の群に対する、または閾値Cでの或る1つの時間における遺伝子発現値の群に対するリンクカウント数Cnをカウントし、前記リンクカウントCnの平均値Caveを計算し、前記リンクカウント数Cnの最大値Mであって、前記最大値Mは、全ての前記遺伝子発現値の群についての所定の前記閾値Cでの前記リンクカウント数Cnの最大値を含む、該最大値Mを計算し、関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し、前記比較されたデータに対するフィッティングを計算して、前記フィッティングの傾きである前記スケーリングファクタaを出力する。システム300の一実施形態によれば、前記生物学的サンプルが、唾液、尿、その他の体液、滑液、乳管液、血液および血液成分、組織、腫瘍、骨髄、幹細胞、人工多能性細胞、細胞株、植物材料、および他の有機材料を含み得る。システム300の別態様では、前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも2種の遺伝子プローブを含む。システム300のさらに別の態様では、前記リンクカウント数Cnは、N個の発現値群のそれぞれに対するリンクカウント数を含み、前記発現値群のそれぞれは、前記発現値群と他のN-1個の遺伝子発現値群のついての遺伝子発現値の列n1、n2、nTとの間のある閾値Cでの遺伝子発現値の列n1、n2、nTを含む。システム300の別態様では、記スケーリングファクタaは、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて、前記Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、Cave値とM/logMとを比較し、前記比較の直線的なフィッティングを計算して、前記スケーリングファクタaを求めることによって計算される。システム300のさらに別の態様では、前記スケーリングファクタaの値の比較がさらに、前記スケーリングファクタaの副産物どうしの比較、疾病サンプルに対する健康なサンプルの比較、または既知の条件のサンプルからの値のデータベースと未知のサンプルとの比較を含む。システム300のさらに別の態様では、前記閾値Cは、0と1の間の範囲にある。図4は、ラボオンチップデバイスマイクロ流体デバイス400を含む本発明の別の実施形態を示し、当該ラボオンチップデバイス400は、生物学的サンプル用レセプタクル404を保持するための基板402と、遺伝子発現読み取り器406と、マイクロプロセッサ408とを有し、前記生物学的サンプル用レセプタクル404は、前記遺伝子発現読み取り器に入れられる410サンプルを含み、前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも1つの生物学的サンプルの解析に基づいて少なくとも2つの遺伝子からの遺伝子発現値を出力し412、前記マイクロプロセッサ408は、ユーザ302がサンプル用レセプタクル404に入れた生物学的サンプル304を解析するためのコンピュータプログラム314を備えている。前記コンピュータプログラム314は、前記遺伝子発現値を蓄積し、閾値Cでの異なる時間における個々の遺伝子発現値の群に対する、または閾値Cでの或る1つの時間における遺伝子発現値の群に対するリンクカウント数Cnをカウントし、前記リンクカウントCnの平均値Caveを計算し、前記リンクカウント数Cnの最大値Mであって、前記最大値Mは、全ての前記遺伝子発現値の群についての所定の前記閾値Cでの前記リンクカウント数Cnの最大値を含む、該最大値Mを計算し、関係式Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、前記Cave値のデータとM/logMの値のデータとを比較し、前記比較されたデータに対するフィッティングを計算して、前記フィッティングの傾きである前記スケーリングファクタaを出力し、以前に解析された生物学的サンプル群から得られたデータベース中の他のスケーリングファクタa’と、前記少なくとも1つの生物学的サンプルに対する前記スケーリングファクタaとを比較し、健康度についての前記少なくとも1つの生物学的サンプルの評価を含むレポート316を出力する。そのレポートは、コンピュータソフトウェア416およびディスプレイまたはプリンタを備えたコンピュータ414に対して通信されることができる。さらに、基板402は任意の適当なプラットフォーム、ホスト、またはハウジングであり、コンピュータ414は基板402とは別体のもの、または一体化されたものであり得ることは理解されよう。デバイス400の一態様によれば、前記少なくとも1つの生物学的サンプルが、唾液、尿、その他の体液、滑液、乳管液、血液および血液成分、組織、腫瘍、骨髄、幹細胞、人工多能性細胞、細胞株、植物材料、および他の有機材料を含み得る。デバイス400の別態様によれば、前記遺伝子発現読み取り器は、少なくとも2種の遺伝子プローブを含む。デバイス400のさらに別の態様によれば、前記リンクカウント数Cnは、N個の発現値群のそれぞれに対するリンクカウント数を含み、前記発現値群のそれぞれは、前記発現値群と他のN-1個の遺伝子発現値群のついての遺伝子発現値の列n1、n2、nTとの間のある閾値Cでの遺伝子発現値の列n1、n2、nTを含む。デバイス400の一態様によれば、前記スケーリングファクタaは、前記適切にプログラムされたコンピュータを用いて、前記Cave=M/logMを異なる前記閾値Cについて反復して適用し、Cave値とM/logMとを比較し、前記比較の直線的なフィッティングを計算して、前記スケーリングファクタaを求めることによって計算される。デバイス400の別態様によれば、前記スケーリングファクタaの値の比較がさらに、前記スケーリングファクタaの副産物どうしの比較、疾病サンプルに対する健康なサンプルの比較、または既知の条件のサンプルからの値のデータベースと未知のサンプルとの比較を含む。デバイス400のさらに別の態様によれば、前記閾値Cは、0と1の間の範囲にある。以上のように、本発明について、制限を意図せず全ての態様における例示の意図で提示されたいくつかの例示的実施形態に従って説明した。従って、本発明は、当業者が本明細書に含められた説明から想到し得る、実施形態の細部のさまざまな改変が可能である。例えば、ネットワーク内の1つのネットワーク要素即ちノードが、遺伝子ネットワークにおける1つの遺伝子発現値に類似した方式で定量されるような、オンにスイッチされる程度を有し得る、他の複雑相互接続ネットワークにも適用可能である。その例としては、タンパク質-タンパク質相互作用ネットワークにおける各タンパク質が、ネットワーク中の他のタンパク質の結合から獲得する全エネルギーを特性化する数、1つの要素と他の要素との間の相互作用が各要素について同様に定量可能である他の生化学的ネットワーク、通信またはコンピュータネットワークにおける各ノードへの/各ノードからの情報の流を反映する数、および交通網輸送網における各ハブ間のまたは都市交通網における個々の相互作用を介した交通流を反映する数などが含まれ得る。すべてのそのような改変は、特許請求の範囲に記載の発明およびその法的な均等物の範囲および精神に含まれる。