用于定量生物标志物的方法、装置和系统

相关申请的交叉引用

本申请要求2018年6月1日提交的美国临时专利申请号62/679,149的权益，该临时专利申请的内容据此以引用的方式整体并入本文。

背景技术

生物样品(诸如体液和组织)可以被用作诊断工具。例如，生物流体可以被用于监测健康状况、疾病的发作和进展以及治疗进展。各种疾病的状态可以通过监测生物流体中某些蛋白质生物标志物的水平来诊断。例如，就某些与乙型肝炎病毒(HBV)和丙型肝炎病毒(HCV)相关的慢性疾病而言，抗体可以存在于生物流体样品中。此外，自身免疫疾病(如败血症)可以在生物流体中具有生物标志物。用于进行生物标志物测定法的目前技术通常涉及使用光学技术(如夹心ELISA或蛋白质微阵列)的大型仪器。所以，获得用于生物流体诊断，从而进行疾病、障碍和其他病症的检测和/或确定的轻量、灵敏、便宜和/或紧凑的平台是所期望的。

发明内容

在一个方面，本公开可以涉及一种用于鉴定生物样品的存在的方法。固体支撑物可以被改造为增加所述固体支撑物对与疾病、障碍和/或病症相关的生物标志物的亲和力。所述固体支撑物和所述生物样品可以混合以形成测试样品。所述测试样品可以被插入平台的通道中。所述平台可以包括第一电极和第二电极。所述测试样品的阻抗可以基于例如当所述测试样品定位于所述第一电极和所述第二电极附近时由所述第一电极发送并且由所述第二电极接收的信号。与疾病、障碍和/或病症相关的生物标志物的量可以基于所确定的所述测试样品的阻抗来确定。

在一个方面，可以提供一种生物芯片。所述生物芯片可以包括通道，所述通道包括用于接收测试样品的入口。所述测试样品可以包括生物样品。所述生物芯片可以包括定位于所述通道附近的第一电极和第二电极。所述第一电极可以被构造为发送信号，并且所述第二电极可以被构造为接收所述信号。所述生物芯片可以包括处理器。所述处理器可以被构造为基于当所述测试样品定位于所述第一电极和所述第二电极附近时由所述第一电极发送和/或由所述第二电极接收的所述信号来确定阻抗值。

在一个方面，可以提供一种系统。所述系统可以包括混合装置。所述混合装置可以被构造为混合固体支撑物和生物样品以形成测试样品。所述系统可以包括生物芯片。所述生物芯片可以包括通道，所述通道包括用于接收所述测试样品的入口。所述生物芯片可以包括定位于所述通道附近的第一电极和第二电极。所述第一电极可以被构造为发送信号，以及/或者第二电极可以被构造为接收所述信号。所述系统可以包括处理器。所述处理器可以被构造为基于当所述测试样品定位于所述第一电极和所述第二电极附近时由所述第一电极发送和由所述第二电极接收的所述信号来确定阻抗值。所述处理器可以进一步被构造为基于所确定的所述测试样品的阻抗来确定与疾病、障碍或病症中的至少一者相关的生物标志物的量。

附图说明

从详细说明和附图将更全面地理解本公开，其中：

图1A显示了如本文所述的用于定量一种或多种生物标志物的示例性系统。

图1B显示了如本文所述的与八个频率相关的示例性波长。

图2A显示了示例性生物芯片的放大图。

图2B、2C和2D显示了生物芯片(诸如图2A所示的生物芯片)内的示例性通道。

图3显示了如本文所述的示例性测定法步骤。

图4显示了包括一个或多个珠粒和一个或多个电极的示例性电路。

图5显示了表示穿过阻抗装置的珠粒的示例性波长。

图6A显示了如本文所述的用于混合珠粒、生物流体和/或生物标志物的示例性装置。

图6B、6C显示了如本文所述的用于将生物标志物与生物流体混合的示例性装置的通道的示例性放大形式。

图7A、7B显示了在600kHz、20MHz和14MHz下的电压峰值强度的示例性散点图。

图7C显示了针对多个浓度的基于频率的振幅的示例性图。

图8A、8B显示了在600kHz、20MHz和14MHz下的电压峰值强度的另外的示例性散点图。

图8C显示了针对多个浓度的基于频率的振幅的另一个示例性图。

图9A-9C显示了生物标志物定量得分的示例性图。

图10显示了用于实现本文所述的主题的各个方面的示例性环境。

图11显示了用于定量一个或多个生物标志物的示例性过程。

具体实施方式

以下对于一个或多个优选实施方案的描述在性质上仅是示例性的，并且绝不应限制本发明。说明性实施方案的描述旨在结合附图阅读，这些附图将被视为整个书面描述的部分。在本文中公开的示例性实施方案的描述中，对方向或取向的任何提及仅旨在方便描述，而不旨在以任何方式限制本发明的范围。相对性术语诸如“下”、“上”、“水平”、“垂直”、“上方”、“下方”、“向上”、“向下”、“左”、“右”、“顶部”、“底部”、“前”和“后”以及其派生词(例如，“水平地”、“向下地”、“向上地”等)应理解成参考如稍后描述的或在论述中的附图中所示的取向。这些相对性术语仅是为了方便描述，而并不要求特定取向，除非明确指明如此。术语诸如“附接”、“附着”、“连接”、“联接”、“互连”、“固定”以及其他类似术语是指其中结构彼此或直接或通过居间结构间接固定或附接的关系，以及两者可移动或固定不动的附接或关系，除非另外明确描述并非如此。本文的讨论描述并例示了可单独或以特征的其他组合存在的特征的一些可能的非限制性组合。此外，如本文所用，术语“或”理解为无论其操作数中的一个或多个在任何时候为真时均导致真的逻辑运算符。此外，如本文所用，短语“基于”理解为意指“至少部分地基于”，因此不局限于“完全基于”的解释。

通篇使用的范围用作描述范围内的每个值的简略表达方式。范围内的任何值都可以被选为范围的终点。此外，本文中引用的所有参考文献都以全文引用的方式并入。如果本公开中的定义与所引用的参考文献中的定义发生冲突，则以本公开为准。

本发明的特征可以在软件、硬件、固件，或它们的组合中实现。本文所述的计算机程序不限于任何具体的实施方案，并且可在操作系统、应用程序、前台或后台过程、驱动器或它们的任何组合中实现。计算机程序可以在单个计算机或服务器处理器或多个计算机或服务器处理器上执行。

本文所述的处理器可以是任何中央处理单元(CPU)、微处理器、微控制器、计算机或可编程装置或被构造为执行计算机程序指令(例如代码)的电路。各种处理器可以体现在任何合适类型的计算机和/或服务器硬件(例如台式机、膝上型电脑、笔记本电脑、平板电脑、蜂窝电话等)中，并且可以包括形成功能数据处理装置所需的所有常规辅助部件，包括但不限于总线、软件和数据存储器(诸如易失性和非易失性存储器)、输入/输出装置、图形用户界面(GUI)、可移动数据存储器以及包括Wi-Fi、蓝牙、LAN等的有线和/或无线通信接口装置。

计算机可执行指令或程序(例如，软件或代码)以及本文所述的数据可编程到且有形地体现在非暂时性计算机可读介质中，所述非暂时性计算机可读介质可通过如本文所述的相应的处理器访问和检索，所述处理器通过执行在介质中编码的指令来构造和指导处理器执行所期望的功能和过程。体现被构造为此类非暂时性计算机可执行指令或程序的可编程处理器的装置可称为“可编程装置”或“装置”，并且相互通信的多个可编程装置可称为“可编程系统”。应当指出的是，如本文所述的非暂时性“计算机可读介质”可以包括但不限于可被写入和/或通过可操作地连接至介质的处理器读取的任何合适的易失性或非易失性存储器，包括随机存取存储器(RAM)及其各种类型、只读存储器(ROM)及其各种类型、USB闪存，以及磁或光数据存储装置(例如，内部/外部硬盘、软盘、磁带CD-ROM、DVD-ROM、光盘、ZIP

在某些实施方案中，本发明可以计算机实现的过程和设备的形式体现，诸如基于处理器的数据处理和通信系统或用于实践那些过程的计算机系统。本发明还可以以非暂时性计算机可读存储介质中的软件或计算机程序代码的形式体现，在下载且通过数据处理和通信系统或计算机系统执行时，计算机程序代码片段将处理器构造为产生被构造为实现所述过程的特定的逻辑电路。

生物样品(例如，血液、唾液、尿液、呼出气冷凝液、组织等)可以被用作诊断工具。例如，生物样品(诸如生物流体)由于其与动物(诸如人)的健康状况和/或病症相关联的能力可以被用作诊断工具。健康状况可以涉及疾病、障碍或其他病症。例如，生物流体可以被用于诊断和/或确定疾病的发作、疾病的进展和/或疾病的治疗进展。生物流体可以被用作非侵入和/或侵入方式的诊断流体。例如，在一些实例中，生物流体可以以非侵入方式提供，诸如经由口腔拭子、从口腔吐取唾液或排尿方式提供。在其他实例中，生物流体可以以侵入方式提供，诸如经由针头采血、组织除去等方式提供。生物流体(诸如唾液)中的抗体的检测(例如，快速检测)可以经由紧凑的工具(诸如经由牙刷、牙套、牙贴等)快速进行。经由生物流体进行的疾病、障碍或其他病症的检测可以实现针对疾病、障碍或其他病症的护理点诊断。虽然本公开可以提供很多涉及生物流体的实例，但是应当理解这些实例仅出于说明目的。实例可以扩展到任何生物样品，例如包括生物流体以及生物组织。

如本文所述，电子测定法可以被用于定量生物流体(例如，血液、唾液、尿液等)中的生物标志物。生物标志物可以与疾病、障碍和/或病症相关。例如，生物标志物可以指示疾病、障碍和/或病症的存在。生物标志物可以指示疾病、障碍和/或病症的风险(例如，患上疾病、障碍和/或病症的风险)。电子测定法可以使用阻抗(诸如阻抗细胞测定法)来定量生物流体中的生物标志物。生物标志物可以包括蛋白质。生物标志物可以包括免疫球蛋白G(IgG)和/或免疫球蛋白A(IgA)。生物流体内的生物标志物的定量可以在短时间内(例如，在5分钟内、在两分钟内等)并且经由紧凑、轻量和/或便宜的设备进行。在实施方案中，机器学习技术(诸如监督机器学习技术)可以被用于确定(例如，帮助确定)生物流体内的生物标志物(诸如免疫球蛋白)的定量。

参见附图，图1A显示了用于定量生物流体内的一个或多个生物标志物的示例性系统100。如本文所述，生物标志物可以是蛋白质，诸如免疫球蛋白(例如，IgG和IgG)。系统100可以包括可以接收和/或容纳一个或多个支撑结构的生物芯片102。支撑结构可以是生物标志物可以结合的结构。例如，支撑结构可以是一个或多个珠粒104。珠粒104可以形成一个或多个构型(例如，形状)，诸如圆形、正方形、三角形等。生物芯片102可以包括一个或多个通道108。支撑结构(例如，珠粒104)可以例如从一个方向至另一方向流过通道108。珠粒104可以经由流体(诸如微流体)流过通道。

当流过通道108时，珠粒可以邻近两个或更多个电极(诸如电极106)流动(例如，流过两个或更多个电极、在两个或更多个电极附近流动、在两个或更多个电极之间流动)。如本文所述，电极106可以将电信号提供(例如，发送)给珠粒(例如，在珠粒附近、在珠粒处)。一个或多个电极可以接收信号。接收信号的一个或多个电极可以与发送信号的一个或多个电极相同，或者接收信号的一个或多个电极可以与发送信号的一个或多个电极不同。一个或多个其他电极接收的信号可以受珠粒和/或偶联(例如，附接)至珠粒的生物标志物的影响。例如，不具有任何生物标志物(例如，偶联至珠粒的生物标志物)的珠粒可以具有阻抗(例如，阻抗特征)。具有一个或多个生物标志物(例如，偶联至珠粒的生物标志物)的珠粒可以具有阻抗(例如，阻抗特征)。未偶联任何生物标志物的珠粒的阻抗(例如，阻抗特征)可以不同于已偶联生物标志物的珠粒的阻抗(例如，阻抗特征)。可以确定阻抗中的一者或多者的一个或多个差值。例如，可以确定已偶联生物标志物的珠粒和未偶联生物标志物的珠粒的阻抗(例如，阻抗特征)的差值。阻抗的一个或多个差值可以被用于确定和/或鉴定已偶联生物标志物的珠粒和未偶联生物标志物的珠粒。阻抗的一个或多个差值可以被用于确定偶联至珠粒的生物标志物的量、类型、重量等。

如本文所述，一个或多个电极接收的信号可以受偶联至珠粒的生物标志物的量、类型、重量等的影响。所接收的信号可以被用于确定阻抗值。例如，所接收的信号可以是阻抗值的表示。如本文所述，阻抗值可以被用于确定偶联至一个或多个珠粒的生物标志物的量。偶联至一个或多个珠粒的生物标志物的量可以被用于确定与生物流体(诸如唾液、汗液、呼出气冷凝液、组织、尿液和/或血液)相关(例如，定位于生物流体内)的生物标志物的量。因此，在实例中，阻抗值可以被用于定量生物流体内的生物标志物的量。

珠粒104可以经由一个或多个入口进入生物芯片102的通道108，并且经由一个或多个出口离开生物芯片，诸如入口112和/或出口114。虽然在生物芯片102的左侧和右侧分别显示了入口112和出口114，但是应当理解，这种构型仅出于说明目的，并且一个或多个入口和出口可以在生物芯片的任何部分上形成，以允许珠粒104进入和/或离开通道108。

生物标志物可以被添加至珠粒104(例如，与珠粒混合、偶联至珠粒等)。例如，与生物流体相关(例如，定位于生物流体内)的生物标志物可以与珠粒104混合。珠粒104可以被改造为(例如，被构造为)捕获生物流体中存在的生物标志物(诸如可溶性IgG/IgA(靶抗原)分子)。如本文所述，此类生物流体可以是血液、唾液、尿液等。珠粒104可以被改造为通过给珠粒提供涂层来捕获生物标志物。例如，珠粒可以涂覆有生物标志物，诸如蛋白质。珠粒104可以是磁性抗IgG/抗IgA(一抗)涂覆的珠粒。抗IgG/抗IgA(检测抗体)可以被添加至珠粒104中(例如，涂覆于珠粒上)。抗IgG/抗IgA(检测抗体)可以被添加至珠粒104中，以增加珠粒-蛋白质复合物的有效半径，如放大图110所示。

珠粒104可以流过可以探测珠粒的阻抗的装置(例如，阻抗细胞测定仪)。例如，阻抗细胞测定仪可以在一个或多个(例如，八个)频率下探测珠粒的阻抗。图1B显示了八个示例性频率。如图1B所示，频率可以具有一个或多个峰值。图1B所示的峰值包括表示已经通过电极的珠粒104的数据(例如，原始数据)。示例性频率可以是600K、5M、21M。示例性振幅(例如，输入交流电压的振幅)可以是400mV。图5显示了其他示例性波长。例如，图5显示了表示在八个频率下邻近(例如，通过)阻抗细胞测定仪的珠粒的其他数据(例如，原始数据)。图5所示的频率包括600kHz、1MHz、5MHz、9MHz、16MHz、20MHz、24MHz和25MHz，虽然还可以使用其他频率。输入交流电压的振幅可以是400mV，虽然还可以使用其他振幅。

阻抗细胞测定法(例如，多频率电阻抗细胞测定法)的使用可以允许对珠粒捕获生物流体中的生物标志物(诸如唾液中的靶标IgG/IgA分子)的水平进行电子确定。在实例中，机器学习技术也可以或可替代地用于确定珠粒捕获生物流体中的生物标志物(诸如靶标IgG/IgA分子)的水平。示例性机器学习技术可以包括线性输出回归模型、支持向量回归模型、决策树、监督非线性回归、最近邻算法、关联规则学习、归纳逻辑编程、强化学习、特征学习、相似性学习、稀疏字典学习、流形学习、字典学习、提升、贝叶斯网络、基于案例的推理、内核机器、子空间学习、朴素贝叶斯分类器、集成学习、统计关系学习、非线性高斯过程回归模型(它能够对像素/体素数据进行直接操作)等等中的一者或多者。

可以以一种或多种方式确定(例如，确认)的结合是否发生(例如，适当发生)。例如，如本文所述，可以确定(例如，确认)结合是否通过机器学习发生。可以经由目视检查、电子检查等来确定结合是否发生。例如，可以经由荧光标记(FITC)珠粒(诸如IgG/IgA结合的珠)来确定结合是否发生。可以观察(例如，通过光学方法观察)荧光标记的珠粒，以确定结合(例如，适当的结合)是否发生。

图2A显示了示例性生物芯片(诸如生物芯片202)的示意图。生物芯片202可以类似于图1A所示的生物芯片102。生物芯片202可以是微制造的生物芯片，它可以由一个或多个(例如，两个)电极(诸如电极206)组成。电极206可以由一种或多种金属(诸如金)形成。电极206可以偶联至玻璃基板和/或形成于玻璃基板上。电极206可以通过通道(诸如通道208)偶联至玻璃基板和/或形成于玻璃基板上。通道208可以形成于基板上。通道208可以是PDMS(聚二甲基硅氧烷)通道。

为了制造电极206，可以对3英寸熔融石英晶片进行光刻。在实例中，光刻可以是光学平版印刷或紫外(UV)平版印刷。例如，光刻可以被用于微制造，以对薄膜的一部分和/或基板的大部分(例如，生物芯片202的基板或晶片)进行图案化。可以对熔融石英晶片上进行光图案化。可以进行蒸发，诸如电子束金属蒸发。可以进行剥离。光图案化可以包括清洁基板/晶片、旋涂光致抗蚀剂、光致抗蚀剂软烘烤、紫外线照射(例如，通过4英寸铬掩模)、抗蚀剂显影和/或硬烘烤。5nm的铬可以例如经由蒸发(诸如，本文所述的电子束蒸发)沉积于基板/晶片上。5nm的铬可以沉积于基板/晶片上，以增强层(例如，100nm金层)对所沉积的基板/晶片的粘附。剥离可以使用清洗机(例如，超声波清洗机)，例如在丙酮中进行。

通道208可以是微通道。图2B显示了如图2B所示的通道208的放大形式。通道208可以具有不同的尺寸，诸如不同的宽度和/或高度。例如，通道208可以为300μm宽和/或20μm高。通道208可以变窄。例如，通道208可以变窄为30um宽和/或20um高的感测孔。感测孔的横截面积(例如，感测孔的较小横截面积)可以允许颗粒聚焦和/或更高的电灵敏度。可以在一定珠粒水平(例如，单个珠粒水平)上检测到珠粒(诸如2.8μm IgG和/或抗IgG FITC结合珠粒和/或2.8μm珠粒)。

电极(诸如电极206)可以具有不同的尺寸(诸如不同的宽度和/或长度)和/或间隔。例如，两个电极206之间的间隔可以为20μm，和/或(例如，每个)电极的宽度可以为15μm。支撑结构(例如，固体支撑物)可以邻近电极206。支撑结构可以是珠粒，诸如由于与生物流体混合而携带有生物标志物的珠粒。珠粒可以经由力(诸如经由泵提供的力、重力、内部/外部压力等等)而放置于电极附近。邻近电极的珠粒可以是电极210，所述电极可以携带生物标志物(例如，容纳生物标志物、偶联至生物标志物等)。生物标志物可以是蛋白质，诸如IgG和/或IgA。珠粒210可以邻近一个或多个电极206，和/或珠粒210可以通过两个或更多个电极(例如，在两个或多个电极之间)。一个或多个电极可以发送信号以及接收信号。如本文所述，接收的信号(例如，接收的信号的值)可以基于与珠粒210相关(例如，偶联至珠粒)的生物标志物的存在(或不存在)。

通道(诸如通道208)可以包括一个或多个构型和/或一个或多个路径(例如，通道内的多个通道)。图2C和2D显示了可以形成于生物芯片(诸如如图2A中所示的生物芯片202)内的通道208的实例，虽然图2C和2D所示的实例仅出于说明目的，并且可以使用其他通道构型。图2C显示了形成到孔216中的通道208。从图2C可以看出，单个孔216可以比通道208更宽，虽然在其他实例中一个或多个孔216可以与通道208接触。此外，虽然图2C所示的孔216具有弯曲(例如，圆形)边缘222，但是可以使孔216的其他构型。例如，图2D显示了通道208形成具有线性边缘222的孔218的实例。如图2C和2D所示，孔可以比通道208更宽，虽然在其他实例中孔可以比通道更细，孔可以比通道更多(或更少)等。

图3显示了示例性测定法步骤的示意图。如本文所述，测定法步骤可以涉及混合装置和/或生物芯片的使用。如本文所述，测定法步骤可以涉及生物流体和/或生物标志物。作为一个实例，测定法步骤可以涉及生物流体(例如，唾液、血液、尿液)和/或生物标志物(诸如，IgG、IGA或一种或多种其他免疫球蛋白)。在302处，可以提供生物流体(例如，唾液)。生物流体可以以非侵入方式(例如，经由吐取唾液、口鼻拭子、尿液收集等)和/或以侵入方式(例如，经由针)提供。

支撑结构(例如，固体支撑物)可以被用于偶联至生物流体的生物标志物。例如，在304处，一种或多种类型的珠粒可以被用于偶联至生物流体的生物标志物。珠粒可以被改造为偶联至一种或多种生物标志物。珠粒可以被改造为增加珠粒对生物标志物的亲和力。在实例中，可以认为珠粒被官能化为偶联至一种或多种生物标志物。例如，在306处，珠粒可以是涂覆的。涂覆珠粒可以允许(例如，帮助)珠粒偶联至一种或多种生物标志物。作为一个实例，2.8μm珠粒(例如，顺磁性Dynal珠粒)可以涂覆有涂层材料。涂层材料可以是抗小鼠IgG抗体。在308处，珠粒可以涂覆有抗小鼠IgG抗体，以使得珠粒可以捕获生物流体(例如，唾液)样品中的小鼠IgG。对于IgG，生物流体(例如，唾液)样品可以用一个或多个浓度(诸如浓度为1667nM、167nM和/或17nM)的小鼠IgG加标。

可以如本文所述进行测定法(例如，2分钟测定法)。例如，可以洗涤(例如，洗涤三次)支撑结构(例如，珠粒，诸如绵羊抗小鼠IgG珠粒)。珠粒(例如，IgG珠粒)可以在0.1％BSA的PBS中洗涤。

珠粒可以经由混合装置与生物流体(诸如生物标志物加标的生物流体)混合，诸如图6A所示的示例性混合装置602。混合可以稀释生物流体(例如，唾液)，和/或混合可以进行过滤。例如，混合可以从生物流体过滤颗粒(例如，大颗粒)。混合可以将生物流体(例如，生物流体中的生物标志物)与珠粒混合。例如，可以经由取样混合装置602将珠粒与小鼠IgG加标的唾液混合。

混合装置602可以包括一个或多个用于接纳支撑结构(例如，珠粒)、生物标志物和/或生物流体的入口。例如，入口650可以接纳一个或多个珠粒。珠粒可以是被改造的(例如，官能化的)珠粒，诸如涂覆有抗小鼠IgG抗体的珠粒。入口652可以接纳生物流体，诸如唾液、血液、尿液等。如本文所述，生物流体可以包括生物标志物。在一个实例中，珠粒可以在芯片外与蛋白质(例如，小鼠IgG)混合，虽然珠粒也可以或者在芯片上混合。入口中的一者或多者可以流入一个或多个通道。例如，入口650和/或入口652可以流入通道64。

珠粒可以在通道654中与生物流体(例如，唾液)混合，珠粒可以在通道654中与生物标志物(例如，IgG，诸如小鼠IgG)混合，流体(例如，生物流体，诸如唾液)可以在通道654中被过滤等等。混合装置602可以包括一个或多个出口，诸如出口670。出口670可以被用于排出(例如，释放)在混合装置602上混合的部分。例如，出口670可以被用于排出与生物流体(例如，生物流体中存在的生物标志物)混合的珠粒。在进行过滤的实例中，出口可以被用于排出一部分(例如，与生物流体混合的珠粒)，并且一个或多个出口可以被用于排出过滤的材料。

在一个实例中，通道654可以是epindorph管。通道654可以形成许多构型中的一者或多者。例如，通道654可以形成特斯拉(tesla)结构，诸如图6B所示的特斯拉结构。在一个实例中，通道654可以形成柱状结构，诸如图6C所示的柱状结构。通道可以被用于将珠粒与生物流体(例如，生物流体中的生物标志物)混合。如本文所述，通道可以被用于过滤。例如，柱状结构的柱(如图6C所示)可以被用于过滤(例如，过滤流体(诸如生物流体)的大颗粒)。通道可以被用于混合，或者通道可以被用于过滤。在其他实例中，通道(例如，相同的通道)可以被用于混合和过滤。

珠粒(例如，与加标的小鼠IgG混合的珠粒)可以旋转。例如，珠粒(例如，与加标的小鼠IgG混合的珠粒)可以在混合装置602上旋转(例如，持续2分钟)。与加标的小鼠IgG混合的珠粒可以在25摄氏度下旋转。可以确定(例如，确认)珠粒是否已经与生物标志物结合(例如，已经适当地混合和/或结合)。例如，可以确认珠粒与加标的小鼠IgG的结合是否已经发生(例如，适当地发生)。可以洗涤(例如，用0.1％BSA的PBS洗涤三次)珠粒。珠粒可以与标记的抗IgG混合。例如在电测试之前，可以用PBS洗涤珠粒，以确保未结合的抗体(例如，所有未结合的抗体)被洗掉。

一种或多种生物流体可以用生物标志物加标。例如，对于IgA，生物流体(例如，唾液)样品可以用人IgA加标。生物流体(例如，唾液)样品可以用浓度为8.4μM的人IgA加标。珠粒(例如，2.8μm甲苯磺酰基活化的珠粒)可以涂覆有抗体(诸如抗IgA抗体)，例如以捕获生物流体(例如，唾液)样品中的生物标志物(例如，人IgA)。

可以如本文所述进行测定法(例如，两分钟IgA测定法)。珠粒(例如，甲苯磺酰基活化的珠粒)可以用1ml缓冲液B(0.1M磷酸钠缓冲液，pH7.4)洗涤(例如，洗涤三次)。可以洗涤珠粒(例如，甲苯磺酰基活化的珠粒)以将配体偶联至珠粒。如本文所述，珠粒可以与混合缓冲液中的抗体(诸如抗IgA抗体)混合。混合缓冲液可以由150μL缓冲液B和100μL缓冲液C组成(溶于缓冲液B的3M硫酸铵)。珠粒可以在辊上温育，例如在37摄氏度下温育和/或温育18小时。珠粒可以在缓冲液D(含有0.5％(w/v)BSA的PBS pH7.4)中温育一段时间，诸如温育一小时(例如，再温育一小时)。可以洗涤珠粒。例如，珠粒可以用缓冲液E(含有0.1％(w/v)BSA的PBS pH7.4)洗涤一次或多次(例如，三次)。珠粒可以已准备好与生物标志物(诸如人IgA)偶联。为了与生物标志物(例如，IgA)偶联，珠粒(例如，经预处理的珠粒)可以与人IgA加标的生物流体(例如，唾液)样品在通道(例如，epindorph管)中混合和/或旋转(例如，旋转两分钟，例如，在37摄氏度下旋转)。珠粒可以洗涤(例如，洗涤三次)，并且与抗IgA标记的FITC混合。如本文所述，在电测试之前，珠粒可以用PBS洗涤三次，以确保未结合的抗体(例如，所有未结合的抗体)被洗掉。

图4显示了示例性电路400。电路400可以包括通道，诸如通道408。通道408可以类似于通道108/208，如图1A和2A所示。通道408(例如，微通道408)可以从300μm宽和20μm高的通道部分开始。电路400可以包括一个或多个珠粒404和一个或多个电极406A、406B。珠粒404和/或电极406A、406B可以定位于/位于通道408内。如本文所述，金属(诸如金)可以被用作电极406A、406B中的一者或多者的材料(例如，惰性材料)。电路400可以在(例如，每个)电极处包括一个或多个(例如，两个)德拜(Debye)层电容(C

可以确定阻抗。例如，可以确定珠粒404和/或生物标志物(例如，偶联至珠粒的生物标志物)的阻抗。珠粒和/或生物标志物的阻抗可以取决于珠粒404的尺寸和/或电导率以及/或者珠粒404的表面处的介电常数。在实例中，可能难以通过单频率或双频率细胞测定的变化来检测生物标志物(诸如IgG和/或IgA)的结合。例如，由于IgG和/或IgA的性质(例如，小尺寸)，可能难以通过单频率或双频率细胞测定的变化来检测IgG和/或IgA的结合。多频率阻抗细胞测定法和/或机器学习技术可以被用于检测生物标志物(例如，IgG和/或IgA)的结合。在实例中，如本文所述，光学检查可以被用于检测生物标志物的结合。

通道408(例如，微通道)可以变窄和/或缩短。例如，通道408(例如，微通道)可以从300μm宽和/或20μm高的通道部分开始，并且可以变窄到30um宽和/或20um高(例如，可以变窄到30um宽和/或20um高的感应孔)。较小的横截面积(例如，感测孔的横截面积)可以改善颗粒的聚焦(例如，在传感器上)和/或可以提高电灵敏度。改善的颗粒的聚焦(例如，在传感器上)和/或提高的电灵敏度可以区分珠粒(例如，2.8μm IgG珠粒和抗IgG FITC结合2.8μm珠粒)。

电极406A、406B之间的间隔可以为30μm，和/或一个或多个(例如，每个)电极的宽度可以为20μm。例如，通道408可以形成于有机硅(诸如聚二甲基硅氧烷(PDMS))中。通道408可以由使用软平版印刷制造的母模形成。制造可以包括晶片的清洁、旋涂、软烘烤、在晶片(例如，三英寸石英晶片)上对反特征部进行光图案化、UV光照射、显影和/或硬烘烤。为了制备PDMS通道，可以将预聚物与固化剂混合。预聚物和固化剂可以以10∶1的比率混合。可以将预聚物和固化剂倾倒在母模上。在PDMS被固化后(例如，固化大约一小时)，可以剥离PDMS。例如，可以切出通道和/或可以打出孔，从而产生入口和出口。例如，可以通过对一个或多个(例如，两个)基板420A、420B实施氧等离子体处理而使通道408对准电极的基板和/或结合至电极晶片上。

如本文所述，可以进行一个或多个支撑结构(例如，珠粒)的阻抗测量。例如，可以对偶联至生物标志物(例如，蛋白质，诸如，免疫球蛋白)的珠粒进行阻抗测量。具有一个或多个浓度的IgG/IgA的珠粒的阻抗测量可以进行一次或多次(例如，三次)。可以经由泵、压力等使珠粒流动。例如，珠粒可以在不存在泵的情况下流动以使噪声最小化和/或使来自噪声的影响最小化。通道(诸如通道408)可以用材料处理。例如，通道可以用等离子体处理。材料(例如，等离子体)可以使通道成为亲水性的。通道可以填充有磷酸盐缓冲盐水(PBS)<发明人：请确认此首字母缩写>以保持通道的亲水性。

生物芯片的入口和出口之间可以存在压力差。压力差可以由入口和出口处的缓冲液体积(例如，不同的体积)引起。珠粒可以被注射到生物芯片的入口中。例如，由于来自入口和出口的压力差，珠粒可以被注射到生物芯片的入口中。珠粒可以邻近多频率阻抗传感器(例如，通过多频率阻抗传感器、在多频率阻抗传感器之间、在多频率阻抗传感器附近等)流动，所述多频率阻抗传感器可以连接至锁定放大器(Zurich Instrument HF2系列)。输入交流电压可以为峰值间400mV，和/或增益可以为1kV/amp。

当颗粒(例如，偶联至生物标志物的珠粒)邻近电极(例如，在电极附近、在电极之间、在电极上等)通过时，可以捕获频率(例如，八个离散频率)下的阻抗响应。频率可以包括从600kHz至25MHz的频率。材料(例如，覆盖物，诸如，金属盒)可以被用于覆盖传感器。覆盖物可以被用于减少测试期间的一种或多种噪声。可以处理记录的数据。例如，可以使用软件(诸如定制的MATLAB代码)来处理数据。软件可以对已结合生物标志物(诸如IgG/IgA)的珠粒和未结合生物标志物的珠粒进行去趋势、去噪、寻峰和/或区分。作为一个实例，软件可以使用机器学习技术来对已结合生物标志物的珠粒(诸如IgG/IgA)和未结合生物标志物的珠粒进行去趋势、去噪、寻峰和/或区分。另外，或替代性地，结合可以通过电和/或光来确认。例如，在电子测定法后，可以在荧光显微镜下观察珠粒。

如本文所述，可以进行机器学习技术。例如，可以进行机器学习技术以区分已偶联生物标志物的珠粒和未偶联生物标志物的珠粒。所进行的机器学习技术可以包括监督机器学习技术和/或无监督机器学习技术。例如，机器学习技术可以包括支持向量机(SVM)机器学习规则/算法。可以进行机器学习技术(例如，SVM机器学习规则/算法)以提高分类准确性和/或检测抗IgG珠粒和已偶联(例如，捕获)生物标志物(诸如IgG)的珠粒之间的差异。

一个或多个特征可以被用于机器学习技术。例如，一个或多个(例如，八个)频率的一个或多个峰值振幅可以被用作机器学习技术的特征。可以改善颗粒类型的分类(例如，生物标志物阳性或生物标志物阴性)。例如，颗粒类型的分类可以改善一个或多个高维度间隔。可以使用数据(诸如频率数据、振幅数据、分类数据、阻抗数据等)来训练机器学习模型(例如，SVM模型)。全部数据(例如，频率数据、振幅数据、分类数据、阻抗数据等的全部)可以被用于训练机器学习模型，或者可以使用数据的一部分。全部数据可以被用于测试机器模型(例如，SVM模型)，或者数据的一部分(例如，训练后的其余数据)可以被用于测试SVM模型。例如，可以通过将预测与真实种类进行比较来计算准确性。

可以生成(例如，制定)得分，诸如生物标志物定量得分。例如，生物标志物得分可以被定义为(SVM准确性-50)/50。生物标志物得分可以提供用于定量生物标志物水平的方法(例如，自校准方法)。用于确定生物标志物得分的示例性方程式可以包括以下内容。

如本文所述，可以确定测定法(例如，两分钟测定法)的可行性和/或可重复性。可以进行实验以验证测定法的可行性和/或可重复性。实验可以通过光和/或电来进行。可以在生物标志物(例如，蛋白质，诸如，IgG/IgA)的一个或多个浓度下进行实验。作为一个实例，对于IgG和/或IgA，正测定法可以在较高浓度下显示(例如，通过光显示)更强的荧光信号。例如，作为蛋白质(例如，特定)蛋白质荧光标记的结果，负测定法可以显示(例如，通过光显示)黑色背景。这些差异(例如，图像差异)可以被用于确认IgG/IgA是否结合至珠粒。

装置(诸如生物芯片)可以接收样品。样品可以是结合至支撑结构(例如，珠粒)的生物标志物(例如，IgG/IgA)。样品可以以一种或多种方式提供给生物芯片，包括将样品注射到生物芯片中。在样品提供给(例如，注射到)生物芯片(例如，微流体生物芯片)后，可以使颗粒(例如，经由压力驱动流来移动的颗粒)邻近电极(诸如电极106或406A/406B)(例如，通过电极、在电极之间、在电极附近等)。如本文所述，电极可以连接至交流电压源和/或放大器(例如，多频率锁定放大器)。如图1B提供的数据所示，电流可以表现出频率依赖性变化。例如，电流的频率依赖性变化可以基于偶联至珠粒的生物标志物的量、尺寸和/或类型。电流峰值的振幅(例如，在不同的频率下)可以取决于珠粒表面上的珠粒尺寸、电导率和/或介电常数。

可能难以区分一种或多种珠粒类型。例如，可能难以使用单频率和/或双频率分析(例如，仅使用单频率和/或双频率分析)来将一种或多种珠粒类型彼此区分开，如图7A、7B和图8A、8B上在600kHz、20MHz和14MHz下的电压峰值强度的散点图所示。

可以对由频率(例如，八个频率)产生的振幅取平均值。例如，可以在两个或更多个频率中对由频率产生的振幅取平均值(例如，独立地取平均值)。当在两个或多个频率中对振幅取平均值时，可以出现从高浓度至低浓度的振幅下降。振幅下降可以是可以结合至珠粒的蛋白质的量的结果(如图7C和图8C所示)。例如，当浓度低于150nM时，可能难以观察振幅(例如，平均振幅)的差异。由于振幅的大小(例如，较小的振幅的大小)，可能难以观察振幅的差异。多于一个(例如，八个)频率的使用和/或机器学习技术的使用可以有助于珠粒区分。例如，八个频率和/或机器学习技术的使用可以允许进行靶标IgG/IgA定量(例如，数十纳摩尔)。

如本文所述，机器学习技术可以有助于珠粒区分。为了帮助珠粒区分，可以用一种或多种类型的数据来训练机器学习模型(例如，SVM模型)。例如，可以用强度(例如，峰值强度)数据来训练机器学习模型(例如，SVM模型)。例如，可以用来自IgG/IgA正和IgG/IgA负样品的强度(例如，峰值强度)数据来训练SVM模型。可以用一个或多个(例如，八个)频率下的强度(例如，峰值强度)数据来训练机器学习模型。机器学习模型可以测试样品，和/或确定针对IgG/IgA正和IgG/IgA负珠粒的算法分类准确性。例如，随着生物流体(例如，唾液)中的靶标IgG/IgA的浓度降低，SVM分类准确性可以降低。分类准确性可以被用作定量IgG/IgA水平的指标。如本文所述，可以定义(例如，制定)生物标志物定量得分。生物标志物定量得分可以被定义为(SVM准确性-50)/50。生物标志物定量得分可以提供定量生物标志物水平的自校准方法。

可以确定生物标志物(例如，所关注的生物标志物)(例如，对生物标志物进行评分)。例如，可以定量地确定生物标志物(例如，所关注的生物标志物)(例如，对生物标志物进行评分)。图9A、9B显示了针对3个数量级的动态范围和16.67nM的可重复检出限(一式三份进行)的示例性生物标志物得分(例如，定量得分)。在实例中，定量得分越高，则分类器区分已捕获靶标蛋白质的珠粒和未捕获靶标蛋白质的珠粒之间的准确性越高，这可以与测试样品中靶标蛋白质生物标志物的较高浓度相关联。图9C显示了示例性得分随着分析中涉及的频率的增加而增加。作为所涉及的频率增加的结果，这种得分增加反映了基于分析中涉及的频率数的检出限的改进。

数据(例如，实验结果/数据)可以显示，通过多频率微流体阻抗细胞测定法和监督机器学习的组合，可以确定生物流体(诸如唾液)中的生物标志物(例如，免疫球蛋白G和免疫球蛋白A)是合格的。例如，生物标志物可以在一定时间期内，诸如在两分钟内是合格的。虽然本公开将IgG/IgA描述为用于在示例性唾液生物流体中进行测试的示例性生物标志物，但是应当理解，本公开中描述的生物标志物和/或生物流体仅出于说明目的，并且是非限制性的。可以在多种生物流体中使用多种生物标志物(例如，蛋白质)来进行所述方法。例如，本文描述的概念可以被用于定量复合样品(诸如唾液、血液、尿液以及其他样品)中的一个或多个生物标志物水平。此外，本文所述的特征不限于纳摩尔/升计算，并且可以扩展到其他计算，诸如皮摩尔/升计算。

本文所述的系统和过程可以体现在硬件中，诸如图10所示的示例性硬件。硬件可以包括集成电路(IC)芯片、多个IC、专用集成电路(ASIC)等等。此外，一些或所有过程框在每个过程中出现的顺序不应视为限制性的。相反，应当理解，一些过程框可以以多种顺序执行，在本文中未明确展示出所有这些过程框。

参见图10，用于实现所要求保护的主题的各个方面的示例性环境1000包括计算机1002。计算机1002可以包括处理单元1004、系统存储器1006、编解码器1035和/或系统总线1008。系统总线1008可以将系统部件(包括但不限于系统存储器1006)耦合至处理单元1004。处理单元1004可以是各种可用的处理器中的任一者。双微处理器和其他多处理器架构也可以用作处理单元1004。

系统总线1008可以是若干类型的一种或多种总线结构中的任一者，包括存储器总线或存储器控制器、外围总线或外部总线、或者使用任何种类的可用总线架构的本地总线，所述总线构造包括但不限于工业标准架构(ISA)、微通道架构(MSA)、扩展ISA(EISA)、智能驱动电子设备(IDE)、VESA本地总线(VLB)、外围组件互连(PCI)、卡总线、通用串行总线(USB)、高级图形端口(AGP)、个人计算机存储卡国际协会总线(PCMCIA)、火线(IEEE 1394)和小型计算机系统接口(SCSI)。

系统存储器1006可以包括易失性存储器1010和/或非易失性存储器1012，它们可以采用所公开的存储器架构中的一者或多者。基本输入/输出系统(BIOS)(含有在计算机1002内的元件之间(诸如在启动期间)传递信息的基本例程)可以存储于非易失性存储器1012中。编解码器1035可以包括编码器或解码器中的一者或多者，其中所述编码器或解码器可以由硬件、软件或硬件和软件的组合组成。编解码器1035可以是单独的部件，或者编解码器1035可以包含在非易失性存储器1012内。

非易失性存储器1012可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存、3D闪存和/或电阻式存储器(诸如电阻式随机存取存储器(RRAM))。非易失性存储器1012可以采用所公开的存储设备中的一者或多者。非易失性存储器1012可以是计算机存储器(例如，与计算机1002或它的主板物理集成)和/或可移动存储器。可移动存储器的实例可以包括安全数码(SD)卡、紧凑型闪存(CF)卡、通用串行总线(USB)记忆棒等等。易失性存储器1010可以包括随机存取存储器(RAM)，它可以作为外部高速缓存存储器，和/或可以采用一个或多个所公开的存储设备。RAM可以具有多种形式，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双倍数据速率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)等等。

计算机1002可以包括可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质。例如，图10显示了磁盘存储器1014。磁盘存储器1014可以包括但不限于诸如磁盘驱动器、固态磁盘(SSD)、闪存卡或记忆棒的设备。磁盘存储器1014可以包括单独的存储介质或与其他存储介质组合的存储介质，所述其他存储介质包括但不限于光盘驱动器，诸如光盘ROM设备(CD-ROM)、可记录CD驱动器(CD-R驱动器)、可重写CD驱动器(CD-RW驱动器)或数字多功能光盘ROM驱动器(DVD-ROM)。为了便于将磁盘存储器设备1014连接至系统总线1008，可以使用可移动或不可移动接口，诸如接口1016。存储设备1014可以存储与使用者有关的信息。这种信息可以存储于或提供给服务器或在使用者设备上运行的应用程序。可以向使用者通知(例如，通过一个或多个输出设备1036的方式)可以存储与磁盘存储器1014和/或发送到服务器或应用程序的信息的类型。可以向使用者提供选择加入或选择退出与服务器或应用程序收集或共享这种信息的机会(例如，通过从一个或多个输入设备1028输入的方式)。

图10描述了可以作为使用者与操作环境1000中描述的基本计算机资源之间的中间件的软件。这种软件可以包括操作系统1018。操作系统1018(它可以存储于磁盘存储器1014上)可以发挥控制和/或分配计算机系统1002的资源的作用。应用程序1020可以利用操作系统1018通过程序模块1024和程序数据1026(诸如引导/关闭事务表等等)(存储于系统存储器1006中和/或磁盘存储器1014上)来进行资源管理。所要求保护的主题可以用各种操作系统或操作系统的组合来实现。

使用者可以通过一个或多个输入设备1028将命令和/或信息输入计算机1002中。输入设备1028可以包括但不限于指点设备，诸如鼠标、轨迹球、触控笔、触摸板、键盘、麦克风、操纵杆、游戏板、圆盘式卫星天线、扫描仪、电视调谐器卡、数码相机、数码摄像机、网络摄像头等等。这些和其他输入设备可以经由一个或多个接口端口1030通过系统总线1008连接至处理单元1004。一个或多个接口端口1030可以包括例如串行端口、并行端口、游戏端口和/或通用串行总线(USB)。一个或多个输出设备1036可以使用一些与一个或多个输入设备1028相同类型的端口。例如，USB端口可以被用于向计算机1002提供输入和/或从计算机1002向输出设备1036输出信息。提供输出适配器1034以展示，除其他输出设备1036(它们需要特殊的适配器)之外，还可以具有一些输出设备1036，如监视器、扬声器和打印机。输出适配器1034可以包括视频卡和声卡，它们提供了输出设备1036和系统总线1008之间的连接手段。应当注意，其他设备或设备系统提供输入和输出功能二者，诸如一个或多个远程计算机1038。

计算机1002可以使用与一个或多个远程计算机(诸如一个或多个远程计算机1038)的逻辑连接在网络环境中操作。一个或多个远程计算机1038可以包括个人计算机、服务器、路由器、网络PC、工作站、基于微处理器的设备、对等设备、智能电话、平板电脑或其他网络节点，并且可以包括相对于计算机1002描述的许多元件。为了简洁起见，仅展示了具有一个或多个远程计算机1038的存储器存储设备1040。一个或多个远程计算机1038通过网络接口1042逻辑连接至计算机1002，并且经由一个或多个通信连接部1044来连接。网络接口1042可以涵盖有线或无线通信网络，诸如局域网(LAN)和广域网(WAN)和蜂窝网络。LAN技术可以包括光纤分布式数据接口(FDDI)、铜缆分布式数据接口(CDDI)、以太网、令牌环等等。WAN技术可以包括但不限于点对点链路、电路交换网络(如综合业务数字网(ISDN)及其变型、分组交换网和数字用户线路(DSL))。

一个或多个通信连接部1044可以指用于将网络接口1042连接至总线1008的硬件/软件。虽然为说明清晰起见通信连接部1044显示在计算机1002内部，但是它可以在计算机1002外部。与网络接口1042连接所需的硬件/软件可以包括例如内部和外部技术，诸如调制解调器，包括常规电话级调制解调器、电缆调制解调器和DSL调制解调器、ISDN适配器以及有线和无线以太网卡、集线器和/或路由器。

图11是用于定量一个或多个生物标志物的示例性方法1100。如本文所述，生物标志物可以是蛋白质，诸如免疫球蛋白。在1102处，支撑结构是被改造的。支撑结构可以是珠粒，诸如磁珠，虽然支撑结构也可以是一种或多种其他形状因子。支撑结构可以被改造为捕获生物标志物，诸如蛋白质。生物标志物可以与生物流体相关。例如，生物流体可以包含生物标志物。生物流体可以是唾液、血液、尿液或其他流体。如本文所述，支撑结构可以经由涂覆来改造。涂覆珠粒可以允许(例如，帮助)珠粒偶联至一种或多种生物标志物。作为一个实例，2.8μm珠粒(例如，顺磁性Dynal珠粒)可以涂覆有涂层材料。涂层材料可以是抗小鼠IgG抗体。珠粒可以涂覆有抗小鼠IgG抗体，以使得珠粒可以捕获生物流体(例如，唾液样品)中的小鼠IgG。

在1104处，支撑结构可以与生物流体混合。支撑结构和生物流体(例如，生物流体中的生物标志物)可以经由混合装置(诸如图6A所示的混合装置602)混合。混合装置602可以包括通道，诸如通道654。混合装置还可以或替代性地进行过滤(例如，大颗粒的过滤)。通道可以被用于(例如，专门用于)混合，或者通道可以被用于过滤。在其他实例中，通道(例如，相同的通道)可以被用于混合和过滤。支撑结构(例如，与加标的小鼠IgG混合的珠粒)可以旋转。例如，与加标的小鼠IgG混合的珠粒可以在混合装置602上旋转(例如，持续2分钟)。

对于IgA，生物流体(例如，唾液)样品可以用人IgA加标。例如，生物流体(例如，唾液)样品可以用浓度为8.4μM的人IgA加标。支撑结构(例如，2.8μm甲苯磺酰基活化的珠粒)可以涂覆有抗体(诸如抗IgA抗体)，例如以捕获生物流体(例如，唾液)样品中的生物标志物(例如，人IgA)。珠粒可以与生物标志物，诸如蛋白质(例如，人IgA)偶联。为了与生物标志物(例如，IgA)偶联，支撑结构可以在通道中与人IgA加标的生物流体(例如，唾液)样品混合和/或旋转。所得的支撑结构和生物流体(例如，生物流体中存在的生物标志物)的混合物可以称为测试支撑结构。

测试支撑结构可以插入生物芯片(诸如生物芯片102、1106)中。可以通过多种方式中的一种将测试支撑结构插入生物芯片中，诸如经由将测试支撑结构注射到生物芯片中。测试支撑结构可以插入生物芯片的通道中。通道可以邻近定位于生物芯片上的一个或多个电极(诸如第一电极和第二电极)(例如，通过一个或多个电极、在一个或多个电极之间等)。

在1108处，测试支撑结构例如经由通道邻近一个或多个电极移动。可以经由压力、泵送机构等使测试支撑结构邻近一个或多个电极移动。一个或多个电极可以发送信号，并且一个或多个电极可以接收信号。在1110处，接收信号的一个或多个电极可以确定阻抗值。阻抗值可以涉及测试支撑结构。

阻抗值可以基于生物标志物的量、类型、重量等。例如，阻抗值可以基于偶联至测试支撑结构的量、类型、重量等。在1112处，可以确定生物标志物的定量。如本文所述，可以经由一个或多个频率的评估来确定生物标志物的定量。另外，或替代性地，可以经由机器学习技术(诸如SVM机器学习技术)来确定生物标志物的定量。

本公开的陈述包括：

陈述1：一种用于鉴定生物样品中生物标志物的存在的方法，所述方法包括：对固体支撑物进行官能化以增加它对与疾病、障碍或病症相关的生物标志物的亲和力；将所述官能化的固体支撑物与生物样品混合，以形成测试样品；提供平台，所述平台包括至少一个通道、用于发送信号的第一电极和用于接收所述信号的第二电极；将所述测试样品插入所述平台的通道中；当所述测试样品邻近所述第一电极和所述第二电极定位时，根据所述第一电极发送和所述第二电极接收的所述信号来计算所述测试样品的阻抗；以及根据所述测试样品的所述计算阻抗来鉴定与疾病、障碍或病症相关的所述生物标志物的存在。

陈述2：根据陈述1所述的方法，还包括定量所述测试样品中的生物标志物的量的步骤。

陈述3：根据陈述1或陈述2所述的方法，还包括根据所述测试样品中的生物标志物的所述量来确定与患上疾病、障碍或病症相关的风险的步骤。

陈述4：根据陈述1-3所述的方法，其中所述固体支撑物包含惰性材料。

陈述5：根据陈述1-4所述的方法，其中所述固体支撑物选自：珠粒、颗粒、膜、载玻片、沸石和水凝胶。

陈述6：根据陈述1-5所述的方法，其中所述平台是微流体生物芯片，其中所述通道、所述第一电极和所述第二电极形成于所述微流体生物芯片上。

陈述7：根据陈述1-6所述的方法，其中所述生物标志物选自：APP、胱抑素A、胱抑素B、胱抑素C、胱抑素E/M、EMMPRIN、胎球蛋白B、HAI-1、HAI-2、HE4/WFDC2、胶乳素、脂钙蛋白-1、脂钙蛋白-2/NGAL、RECK、丝氨酸蛋白酶抑制剂A5、丝氨酸蛋白酶抑制剂A8/AGT、丝氨酸蛋白酶抑制剂A9/中心素、丝氨酸蛋白酶抑制剂A12、丝氨酸蛋白酶抑制剂B5/乳腺丝抑蛋白、丝氨酸蛋白酶抑制剂B6、丝氨酸蛋白酶抑制剂B8、丝氨酸蛋白酶抑制剂E1/PAI-1、丝氨酸蛋白酶抑制剂F1/PEDF、睪丸蛋白聚糖1/SPOCK1、睪丸蛋白聚糖2/SPOCK2、TFPI、TFPI-2、TIMP-1、TIMP-2、TIMP-3、TIMP-4、捕获蛋白-2/弹性蛋白、组织蛋白酶B、组织蛋白酶C/DPPI、组织蛋白酶D、组织蛋白酶E、组织蛋白酶L、组织蛋白酶S、组织蛋白酶V、组织蛋白酶X/Z/P、DPPIV/CD26、激肽释放酶3/PSA、激肽释放酶5、激肽释放酶6、激肽释放酶7、激肽释放酶10、激肽释放酶11、激肽释放酶13、MMP-1、MMP-2、MMP-3、MMP-7、MMP-8、MMP-9、MMP-10、MMP-12、MMP-13、脑啡肽酶/CD10、早老素-1、前蛋白转化酶9、蛋白酶3、uPA/尿激酶、ADAM8、ADAM9、ADAMTS1、ADAMTS13、组织蛋白酶A、ADAMTS1、Bcl-2、碳酸酐酶IX、Cited-2、COX-2、细胞色素c、Dkk-4、FABP1/L-FABP、HIF-1α、HIF-2α、磷酸-HSP27(S78/S82)、HSP60、HSP70、IDO、磷酸-JNK Pan(T183/Y185)、NFκB1、p21/CIP1、p27/Kip1、磷酸-p38α(T180/Y182)、磷酸-p53(S46)、PON1、PON2、PON3、硫氧还蛋白-1、SIRT2、SOD2、脂联素/Acrp30、血管生长素、血管生成素-1、血管生成素-2、载脂蛋白A1、BAFF/BLyS/TNFSF13B、BDNF、CD14、CD30、CD31/PECAM-1、CD40配体/TNFSF5、几丁质酶3-样、补体成分C5/C5a、补体因子D、C-反应蛋白/CRP、Cripto-1、胱抑素C、Dkk-1、DPPIV/CD26、EGF、CXCL5/ENA-78、内皮糖蛋白/CD105、Fas配体、FGF碱性、KGF/FGF-7、FGF-19、Flt-3配体、G-CSF、GDF-15、GM-CSF、CXCL1/GROα、生长激素(GH)、HGF、ICAM-1/CD54、IFN-γ、IGFBP-2、IGFBP-3、IL-1α/IL-1F1、IL-1β/IL-1F2、IL-1ra/IL-1F3、IL-2、IL-3、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-10、IL-1I、IL-12p70、IL-13、IL-15、IL-16、IL-17A、IL-18 BPa、IL-19、IL-22、IL-23、IL-24、IL-27、IL-31、IL-32α/β/γ、IL-33、IL-34、CXCL10/IP-10、CXCL11/I-TAC、激肽释放酶3/PSA、瘦蛋白、LIF、脂钙蛋白-2/NGAL、CCL2/MCP-1、CCL7/MCP-3、M-CSF、MIF、CXCL9/MIG、CCL3/CCL4 MIP-1α/β、CCL20/MIP-3α、CCL19/MIP-3β、MMP-9、髓过氧化物酶、骨桥蛋白(OPN)、PDGF-AA、PDGF-AB/BB、正五聚蛋白3/TSF-14、CXCL4/PF4、RAGE、CCL5/RANTES、RBP、松弛素-2、抵抗素、CXCL12/SDF-1α、丝氨酸蛋白酶抑制剂E1/PAI-1、SHBG、ST2/IL1 R4、CCL17/TARC、TFF3、TfR、TGF-α、血小板反应蛋白-1、TIM-1、TNF-α、uPAR、VCAM-1、VEGF、维生素D BP以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述8：根据陈述1-7所述的方法，其中官能化(或改造)所述固体支撑物以增加它对与疾病、障碍或病症相关的生物标志物的亲和力包括共价偶联、化学吸附、物理吸附或它们的组合。

陈述9：根据陈述1-8所述的方法，其中所述混合包括：(1)混合所述固体支撑物与所述生物样品；以及(2)从所述生物样品过滤颗粒。

陈述10：根据陈述1-9所述的方法，其中所述疾病、障碍或病症选自：炎性病症、细菌感染、病毒感染、真菌感染、癌症、创伤性损伤以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述11：根据陈述1-10所述的方法，其中所述疾病、障碍或病症是口腔的疾病、障碍或病症。

陈述12：根据陈述11所述的方法，其中所述口腔的所述疾病、障碍或病症选自：牙龈炎、牙周炎、单纯疱疹病毒、念珠菌症、口腔溃疡、龋齿、口臭、口干以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述13：根据陈述1-12所述的方法，其中所述生物标志物的存在在从约30秒至约30分钟、任选地从约60秒至约15分钟、任选地从约90秒至约10分钟、进一步任选地从约2分钟至约5分钟内定量。

陈述14：根据陈述1-13所述的方法，其中所述生物标志物的存在在短于约5分钟、任选地短于约4分钟、任选地短于约3分钟、任选地约2分钟、进一步任选地短于约2分钟内定量。

陈述15：根据陈述3-14所述的方法，其中疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险在从约30秒至约30分钟、任选地从约60秒至约15分钟、任选地从约90秒至约10分钟、进一步任选地从约2分钟至约5分钟内确定。

陈述16：根据陈述3-15所述的方法，其中疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险在短于约5分钟、任选地短于约4分钟、任选地短于约3分钟、任选地约2分钟、进一步任选地短于约2分钟内确定。

陈述17：根据陈述1-16所述的方法，其中所述生物样品包括唾液、血液、尿液、汗液、呼出气冷凝液、组织或它们的组合。

陈述18：根据陈述1-17所述的方法，其中所述生物样品包括唾液。

陈述19：根据陈述1-18所述的方法，其中所述生物样品具有或被构造为具有在约20℃下从约1cP至约100cP、任选地从约1cP至约50cP、或约1cP至约25cP、或约1cP至约10cP、或约1cP至约5cP、或约1cP至约3cP、或约1cP至约2cP的粘度。

陈述20：根据陈述1-19所述的方法，其中所述测试样品具有在约20℃下从约1cP至约100cP、任选地从约1cP至约50cP、或约1cP至约25cP、或约1cP至约10cP、或约1cP至约5cP、或约1cP至约3cP、或约1cP至约2cP的粘度。

陈述21：根据陈述1-20所述的方法，其中所述通道基本上不具有不利地阻碍所述测试样品的流动的一个或多个结构。

陈述22：一种生物芯片，所述生物芯片包括：通道，所述通道包括用于接收测试样品的入口，所述测试样品包括生物样品和对与疾病、障碍或病症相关的生物标志物具有增加的亲和力的固体支撑物；第一电极和第二电极，所述第一电极和所述第二电极各自邻近所述通道定位，所述第一电极被构造为发送信号，并且所述第二电极被构造为接收所述信号；以及处理器，所述处理器被构造为：当所述测试样品邻近所述第一电极和所述第二电极定位时，从所述第一电极发送和所述第二电极接收的所述信号计算所述测试样品的阻抗值。

陈述23：根据陈述22所述的生物芯片，其中所述处理器还被构造为根据所述测试样品的计算阻抗值来定量与疾病、障碍或病症相关的所述生物标志物的量。

陈述24：根据陈述23所述的生物芯片，其中所述处理器还被构造为根据所述测试样品中的生物标志物的量来确定疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险。

陈述25：根据陈述22-24所述的生物芯片，其中所述固体支撑物包含惰性材料。

陈述26：根据陈述22-25所述的生物芯片，其中所述固体支撑物选自：珠粒、颗粒、膜、载玻片、沸石和水凝胶。

陈述27：根据陈述22-26所述的生物芯片，其中所述生物标志物选自：APP、胱抑素A、胱抑素B、胱抑素C、胱抑素E/M、EMMPRIN、胎球蛋白B、HAI-1、HAI-2、HE4/WFDC2、胶乳素、脂钙蛋白-1、脂钙蛋白-2/NGAL、RECK、丝氨酸蛋白酶抑制剂A5、丝氨酸蛋白酶抑制剂A8/AGT、丝氨酸蛋白酶抑制剂A9/中心素、丝氨酸蛋白酶抑制剂A12、丝氨酸蛋白酶抑制剂B5/乳腺丝抑蛋白、丝氨酸蛋白酶抑制剂B6、丝氨酸蛋白酶抑制剂B8、丝氨酸蛋白酶抑制剂E1/PAI-1、丝氨酸蛋白酶抑制剂F1/PEDF、睪丸蛋白聚糖1/SPOCK1、睪丸蛋白聚糖2/SPOCK2、TFPI、TFPI-2、TIMP-1、TIMP-2、TIMP-3、TIMP-4、捕获蛋白-2/弹性蛋白、组织蛋白酶B、组织蛋白酶C/DPPI、组织蛋白酶D、组织蛋白酶E、组织蛋白酶L、组织蛋白酶S、组织蛋白酶V、组织蛋白酶X/Z/P、DPPIV/CD26、激肽释放酶3/PSA、激肽释放酶5、激肽释放酶6、激肽释放酶7、激肽释放酶10、激肽释放酶11、激肽释放酶13、MMP-1、MMP-2、MMP-3、MMP-7、MMP-8、MMP-9、MMP-10、MMP-12、MMP-13、脑啡肽酶/CD10、早老素-1、前蛋白转化酶9、蛋白酶3、uPA/尿激酶、ADAM8、ADAM9、ADAMTS1、ADAMTS13、组织蛋白酶A、ADAMTS1、Bcl-2、碳酸酐酶IX、Cited-2、COX-2、细胞色素c、Dkk-4、FABP1/L-FABP、HIF-1α、HIF-2α、磷酸-HSP27(S78/S82)、HSP60、HSP70、IDO、磷酸-JNK Pan(T183/Y185)、NFκB1、p21/CIP1、p27/Kip1、磷酸-p38α(T180/Y182)、磷酸-p53(S46)、PON1、PON2、PON3、硫氧还蛋白-1、SIRT2、SOD2、脂联素/Acrp30、血管生长素、血管生成素-1、血管生成素-2、载脂蛋白A1、BAFF/BLyS/TNFSF13B、BDNF、CD14、CD30、CD31/PECAM-1、CD40配体/TNFSF5、几丁质酶3-样、补体成分C5/C5a、补体因子D、C-反应蛋白/CRP、Cripto-1、胱抑素C、Dkk-1、DPPIV/CD26、EGF、CXCL5/ENA-78、内皮糖蛋白/CD105、Fas配体、FGF碱性、KGF/FGF-7、FGF-19、Flt-3配体、G-CSF、GDF-15、GM-CSF、CXCL1/GROα、生长激素(GH)、HGF、ICAM-1/CD54、IFN-γ、IGFBP-2、IGFBP-3、IL-1α/IL-1F1、IL-1β/IL-1F2、IL-1ra/IL-1F3、IL-2、IL-3、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-10、IL-11、IL-12p70、IL-13、IL-15、IL-16、IL-17A、IL-18BPa、IL-19、IL-22、IL-23、IL-24、IL-27、IL-31、IL-32α/β/γ、IL-33、IL-34、CXCL10/IP-10、CXCL11/I-TAC、激肽释放酶3/PSA、瘦蛋白、LIF、脂钙蛋白-2/NGAL、CCL2/MCP-1、CCL7/MCP-3、M-CSF、MIF、CXCL9/MIG、CCL3/CCL4 MIP-1α/β、CCL20/MIP-3α、CCL19/MIP-3β、MMP-9、髓过氧化物酶、骨桥蛋白(OPN)、PDGF-AA、PDGF-AB/BB、正五聚蛋白3/TSF-14、CXCL4/PF4、RAGE、CCL5/RANTES、RBP、松弛素-2、抵抗素、CXCL12/SDF-1α、丝氨酸蛋白酶抑制剂E1/PAI-1、SHBG、ST2/IL1 R4、CCL17/TARC、TFF3、TfR、TGF-α、血小板反应蛋白-1、TIM-1、TNF-α、uPAR、VCAM-1、VEGF、维生素D BP以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述28：根据陈述22-27所述的生物芯片，其中所述疾病、障碍或病症选自：炎性病症、细菌感染、病毒感染、真菌感染、癌症、创伤性损伤以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述29：根据陈述22-28所述的生物芯片，其中所述疾病、障碍或病症是口腔的疾病、障碍或病症。

陈述30：根据陈述29所述的生物芯片，其中所述口腔的所述疾病、障碍或病症选自：牙龈炎、牙周炎、单纯疱疹病毒、念珠菌症、口腔溃疡、龋齿、口臭、口干以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述31：根据陈述23-30所述的生物芯片，其中所述生物标志物的量可以在从约30秒至约30分钟、任选地从约60秒至约15分钟、任选地从约90秒至约10分钟、进一步任选地从约2分钟至约5分钟内定量。

陈述32：根据陈述23-31所述的生物芯片，其中所述生物标志物的量可以在短于约5分钟、任选地短于约4分钟、任选地短于约3分钟、任选地约2分钟、进一步任选地短于约2分钟内定量。

陈述33：根据陈述24-32所述的生物芯片，其中疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险在从约30秒至约30分钟、任选地从约60秒至约15分钟、任选地从约90秒至约10分钟、进一步任选地从约2分钟至约5分钟内确定。

陈述34：根据陈述24-33所述的生物芯片，其中疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险在短于约5分钟、任选地短于约4分钟、任选地短于约3分钟、任选地约2分钟、进一步任选地短于约2分钟内确定。

陈述35：根据陈述22-34所述的生物芯片，其中所述生物样品包括唾液、血液、尿液、汗液、呼出气冷凝液、组织或它们的组合。

陈述36：根据陈述22-35所述的生物芯片，其中所述生物样品包括唾液。

陈述37：根据陈述22-36所述的生物芯片，其中所述生物样品具有或被构造为具有在约20℃下从约1cP至约100cP、任选地从约1cP至约50cP、或约1cP至约25cP、或约1cP至约10cP、或约1cP至约5cP、或约1cP至约3cP、或约1cP至约2cP的粘度。

陈述38：根据陈述22-37所述的生物芯片，其中所述测试样品具有在约20℃下从约1cP至约100cP、任选地从约1cP至约50cP、或约1cP至约25cP、或约1cP至约10cP、或约1cP至约5cP、或约1cP至约3cP、或约1cP至约2cP的粘度。

陈述39：根据陈述22-38所述的生物芯片，其中所述测试样品还包括缓冲液。

陈述40：一种系统，所述系统包括：混合装置，所述混合装置被构造为混合固体支撑物和生物样品以形成测试样品；生物芯片，所述生物芯片包括：通道，所述通道包括用于接收所述测试样品的入口；第一电极和第二电极，所述第一电极和所述第二电极邻近所述通道定位，所述第一电极被构造为发送信号，并且所述第二电极被构造为接收所述信号；以及处理器，所述处理器被构造为：当所述测试样品邻近所述第一电极和所述第二电极定位时，根据所述第一电极发送和所述第二电极接收的所述信号来计算阻抗值；以及根据所述测试样品的计算阻抗来定量与疾病、障碍或病症相关的生物标志物的量。

陈述41：根据陈述40所述的系统，其中所述处理器根据所述生物标志物的计算量来鉴定疾病、障碍或病症的存在。

陈述42：根据陈述40或陈述41所述的系统，其中所述固体支撑物包含惰性材料。

陈述43：根据陈述40-42所述的系统，其中所述固体支撑物选自：珠粒、颗粒、膜、载玻片、沸石和水凝胶。

陈述44：根据陈述40-43所述的系统，其中所述生物标志物选自：APP、胱抑素A、胱抑素B、胱抑素C、胱抑素E/M、EMMPRIN、胎球蛋白B、HAI-1、HAI-2、HE4/WFDC2、胶乳素、脂钙蛋白-1、脂钙蛋白-2/NGAL、RECK、丝氨酸蛋白酶抑制剂A5、丝氨酸蛋白酶抑制剂A8/AGT、丝氨酸蛋白酶抑制剂A9/中心素、丝氨酸蛋白酶抑制剂A12、丝氨酸蛋白酶抑制剂B5/乳腺丝抑蛋白、丝氨酸蛋白酶抑制剂B6、丝氨酸蛋白酶抑制剂B8、丝氨酸蛋白酶抑制剂E1/PAI-1、丝氨酸蛋白酶抑制剂F1/PEDF、睪丸蛋白聚糖1/SPOCK1、睪丸蛋白聚糖2/SPOCK2、TFPI、TFPI-2、TIMP-1、TIMP-2、TIMP-3、TIMP-4、捕获蛋白-2/弹性蛋白、组织蛋白酶B、组织蛋白酶C/DPPI、组织蛋白酶D、组织蛋白酶E、组织蛋白酶L、组织蛋白酶S、组织蛋白酶V、组织蛋白酶X/Z/P、DPPIV/CD26、激肽释放酶3/PSA、激肽释放酶5、激肽释放酶6、激肽释放酶7、激肽释放酶10、激肽释放酶11、激肽释放酶13、MMP-1、MMP-2、MMP-3、MMP-7、MMP-8、MMP-9、MMP-10、MMP-12、MMP-13、脑啡肽酶/CD10、早老素-1、前蛋白转化酶9、蛋白酶3、uPA/尿激酶、ADAM8、ADAM9、ADAMTS1、ADAMTS13、组织蛋白酶A、ADAMTS1、Bcl-2、碳酸酐酶IX、Cited-2、COX-2、细胞色素c、Dkk-4、FABP1/L-FABP、HIF-1α、HIF-2α、磷酸-HSP27(S78/S82)、HSP60、HSP70、IDO、磷酸-JNK Pan(T183/Y185)、NFκB1、p21/CIP1、p27/Kip1、磷酸-p38α(T180/Y182)、磷酸-p53(S46)、PON1、PON2、PON3、硫氧还蛋白-1、SIRT2、SOD2、脂联素/Acrp30、血管生长素、血管生成素-1、血管生成素-2、载脂蛋白A1、BAFF/BLyS/TNFSF13B、BDNF、CD14、CD30、CD31/PECAM-1、CD40配体/TNFSF5、几丁质酶3-样、补体成分C5/C5a、补体因子D、C-反应蛋白/CRP、Cripto-1、胱抑素C、Dkk-1、DPPIV/CD26、EGF、CXCL5/ENA-78、内皮糖蛋白/CD105、Fas配体、FGF碱性、KGF/FGF-7、FGF-19、Flt-3配体、G-CSF、GDF-15、GM-CSF、CXCL1/GROα、生长激素(GH)、HGF、ICAM-1/CD54、IFN-γ、IGFBP-2、IGFBP-3、IL-1α/IL-1F1、IL-1β/IL-1F2、IL-1ra/IL-1F3、IL-2、IL-3、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-10、IL-11、IL-12p70、IL-13、IL-15、IL-16、IL-17A、IL-18BPa、IL-19、IL-22、IL-23、IL-24、IL-27、IL-31、IL-32α/β/γ、IL-33、IL-34、CXCL10/IP-10、CXCL11/I-TAC、激肽释放酶3/PSA、瘦蛋白、LIF、脂钙蛋白-2/NGAL、CCL2/MCP-1、CCL7/MCP-3、M-CSF、MIF、CXCL9/MIG、CCL3/CCL4 MIP-1α/β、CCL20/MIP-3α、CCL19/MIP-3β、MMP-9、髓过氧化物酶、骨桥蛋白(OPN)、PDGF-AA、PDGF-AB/BB、正五聚蛋白3/TSF-14、CXCL4/PF4、RAGE、CCL5/RANTES、RBP、松弛素-2、抵抗素、CXCL12/SDF-1α、丝氨酸蛋白酶抑制剂E1/PAI-1、SHBG、ST2/IL1 R4、CCL17/TARC、TFF3、TfR、TGF-α、血小板反应蛋白-1、TIM-1、TNF-α、uPAR、VCAM-1、VEGF、维生素D BP以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述45：根据陈述40-44所述的系统，还包括将所述固体支撑物官能化以增加它对与疾病、障碍或病症相关的生物标志物的亲和力的步骤。

陈述46：根据陈述45所述的系统，其中所述将所述固体支撑物官能化以增加它对与疾病、障碍或病症相关的生物标志物的亲和力的步骤包括共价偶联、化学吸附、物理吸附或它们的组合。

陈述47：根据陈述40-46所述的系统，其中所述疾病、障碍或病症选自：炎性病症、细菌感染、病毒感染、真菌感染、癌症、创伤性损伤以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述48：根据陈述40-47所述的系统，其中所述疾病、障碍或病症是口腔的疾病、障碍或病症。

陈述49：根据陈述48所述的系统，其中所述口腔的所述疾病、障碍或病症选自：牙龈炎、牙周炎、单纯疱疹病毒、念珠菌症、口腔溃疡、龋齿、口臭、口干以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述50：根据陈述40-49所述的系统，其中所述生物标志物的量在从约30秒至约30分钟、任选地从约60秒至约15分钟、任选地从约90秒至约10分钟、进一步任选地从约2分钟至约5分钟内定量。

陈述51：根据陈述40-50所述的系统，其中所述生物标志物的量在短于约5分钟、任选地短于约4分钟、任选地短于约3分钟、任选地约2分钟、进一步任选地短于约2分钟内定量。

陈述52：根据陈述41-51所述的系统，其中疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险在从约30秒至约30分钟、任选地从约60秒至约15分钟、任选地从约90秒至约10分钟、进一步任选地从约2分钟至约5分钟内确定。

陈述53：根据陈述41-52所述的系统，其中疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险在短于约5分钟、任选地短于约4分钟、任选地短于约3分钟、任选地约2分钟、进一步任选地短于约2分钟内确定。

陈述54：根据陈述40-53所述的系统，其中所述生物样品包括唾液、血液、尿液、汗液、呼出气冷凝液、组织或它们的组合。

陈述55：根据陈述40-54所述的系统，其中所述生物样品包括唾液。

陈述56：根据陈述40-55所述的系统，其中所述生物样品具有或被构造为具有在约20℃下从约1cP至约100cP、任选地从约1cP至约50cP、或约1cP至约25cP、或约1cP至约10cP、或约1cP至约5cP、或约1cP至约3cP、或约1cP至约2cP的粘度。

陈述57：根据陈述40-56所述的系统，其中所述测试样品具有在约20℃下从约1cP至约100cP、任选地从约1cP至约50cP、或约1cP至约25cP、或约1cP至约10cP、或约1cP至约5cP、或约1cP至约3cP、或约1cP至约2cP的粘度。

陈述58：一种治疗哺乳动物受试者中的疾病、障碍或病症的方法，所述方法包括：鉴定从哺乳动物受试者获得的生物样品中生物标志物的存在，所述鉴定包括：将固体支撑物官能化以增加它对与疾病、障碍或病症相关的生物标志物的亲和力；混合所述官能化的固体支撑物和生物样品以形成测试样品；提供平台，所述平台包括至少一个通道、用于发送信号的第一电极和用于接收所述信号的第二电极；将所述测试样品插入所述平台的通道中；当所述测试样品邻近所述第一电极和所述第二电极定位时，根据所述第一电极发送和所述第二电极接收的所述信号来计算所述测试样品的阻抗；根据从所述测试样品计算的所述阻抗来定量与疾病、障碍或病症相关的所述生物标志物的存在；根据所述测试样品中的生物标志物的量来确定疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险；以及将包含有效治疗或预防疾病、障碍或病症的成分的组合物施用于有需要的哺乳动物受试者。

陈述59：根据陈述58所述的方法，其中所述生物标志物的异常水平表示疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险升高。

陈述60：根据陈述58或陈述59所述的方法，其中所述方法还包括从哺乳动物受试者获得生物样品的步骤。

陈述61：根据陈述58-60所述的方法，其中所述疾病、障碍或病症是口腔的疾病、障碍或病症。

陈述62：根据陈述61所述的方法，其中有效治疗或预防所述口腔的所述疾病、障碍或病症的所述成分选自：锌离子源、亚锡离子源、精氨酸、氟离子源、过氧化物源、抗细菌剂(例如西吡氯铵)、抗炎剂以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述63：一种用于鉴定患有疾病、障碍或病症或者具有患上疾病、障碍或病症的风险的哺乳动物受试者的方法，所述方法包括：从哺乳动物受试者获得生物样品；将固体支撑物官能化以增加它对与疾病、障碍或病症相关的生物标志物的亲和力；混合所述官能化的固体支撑物和所述生物样品以形成测试样品；提供平台，所述平台包括至少一个通道、用于发送信号的第一电极和用于接收所述信号的第二电极；将所述测试样品插入所述平台的通道中；当所述测试样品邻近所述第一电极和所述第二电极定位时，根据所述第一电极发送和所述第二电极接收的所述信号来计算所述测试样品的阻抗；根据所述测试样品的计算阻抗来定量与疾病、障碍或病症相关的所述生物标志物的存在；其中所述生物标志物的异常水平表示疾病、障碍或病症的存在或者与患上疾病、障碍或病症相关的风险升高。

陈述64：根据陈述58-63所述的方法，其中所述生物标志物选自：APP、胱抑素A、胱抑素B、胱抑素C、胱抑素E/M、EMMPRIN、胎球蛋白B、HAI-1、HAI-2、HE4/WFDC2、胶乳素、脂钙蛋白-1、脂钙蛋白-2/NGAL、RECK、丝氨酸蛋白酶抑制剂A5、丝氨酸蛋白酶抑制剂A8/AGT、丝氨酸蛋白酶抑制剂A9/中心素、丝氨酸蛋白酶抑制剂A12、丝氨酸蛋白酶抑制剂B5/乳腺丝抑蛋白、丝氨酸蛋白酶抑制剂B6、丝氨酸蛋白酶抑制剂B8、丝氨酸蛋白酶抑制剂E1/PAI-1、丝氨酸蛋白酶抑制剂F1/PEDF、睪丸蛋白聚糖1/SPOCK1、睪丸蛋白聚糖2/SPOCK2、TFPI、TFPI-2、TIMP-1、TIMP-2、TIMP-3、TIMP-4、捕获蛋白-2/弹性蛋白、组织蛋白酶B、组织蛋白酶C/DPPI、组织蛋白酶D、组织蛋白酶E、组织蛋白酶L、组织蛋白酶S、组织蛋白酶V、组织蛋白酶X/Z/P、DPPIV/CD26、激肽释放酶3/PSA、激肽释放酶5、激肽释放酶6、激肽释放酶7、激肽释放酶10、激肽释放酶11、激肽释放酶13、MMP-1、MMP-2、MMP-3、MMP-7、MMP-8、MMP-9、MMP-10、MMP-12、MMP-13、脑啡肽酶/CD10、早老素-1、前蛋白转化酶9、蛋白酶3、uPA/尿激酶、ADAM8、ADAM9、ADAMTS1、ADAMTS13、组织蛋白酶A、ADAMTS1、Bcl-2、碳酸酐酶IX、Cited-2、COX-2、细胞色素c、Dkk-4、FABP1/L-FABP、HIF-1α、HIF-2α、磷酸-HSP27(S78/S82)、HSP60、HSP70、IDO、磷酸-JNK Pan(T183/Y185)、NFκB1、p21/CIP1、p27/Kip1、磷酸-p38α(T180/Y182)、磷酸-p53(S46)、PON1、PON2、PON3、硫氧还蛋白-1、SIRT2、SOD2、脂联素/Acrp30、血管生长素、血管生成素-1、血管生成素-2、载脂蛋白A1、BAFF/BLyS/TNFSF13B、BDNF、CD14、CD30、CD31/PECAM-1、CD40配体/TNFSF5、几丁质酶3-样、补体成分C5/C5a、补体因子D、C-反应蛋白/CRP、Cripto-1、胱抑素C、Dkk-1、DPPIV/CD26、EGF、CXCL5/ENA-78、内皮糖蛋白/CD105、Fas配体、FGF碱性、KGF/FGF-7、FGF-19、Flt-3配体、G-CSF、GDF-15、GM-CSF、CXCL1/GROα、生长激素(GH)、HGF、ICAM-1/CD54、IFN-γ、IGFBP-2、IGFBP-3、IL-1α/IL-1F1、IL-1β/IL-1F2、IL-1ra/IL-1F3、IL-2、IL-3、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-10、IL-1I、IL-12p70、IL-13、IL-15、IL-16、IL-17A、IL-18 BPa、IL-19、IL-22、IL-23、IL-24、IL-27、IL-31、IL-32α/β/γ、IL-33、IL-34、CXCL10/IP-10、CXCL11/I-TAC、激肽释放酶3/PSA、瘦蛋白、LIF、脂钙蛋白-2/NGAL、CCL2/MCP-1、CCL7/MCP-3、M-CSF、MIF、CXCL9/MIG、CCL3/CCL4 MIP-1α/β、CCL20/MIP-3α、CCL19/MIP-3β、MMP-9、髓过氧化物酶、骨桥蛋白(OPN)、PDGF-AA、PDGF-AB/BB、正五聚蛋白3/TSF-14、CXCL4/PF4、RAGE、CCL5/RANTES、RBP、松弛素-2、抵抗素、CXCL12/SDF-1α、丝氨酸蛋白酶抑制剂E1/PAI-1、SHBG、ST2/IL1 R4、CCL17/TARC、TFF3、TfR、TGF-α、血小板反应蛋白-1、TIM-1、TNF-α、uPAR、VCAM-1、VEGF、维生素D BP以及它们中的两者或更多者的组合。

陈述65：根据陈述58-64所述的方法，其中所述生物样品包括唾液、血液、尿液、汗液、呼出气冷凝液、组织或它们的组合。

陈述66：根据陈述58-65所述的方法，其中所述生物样品包括唾液。

陈述67：根据陈述58-66所述的方法，其中所述生物样品具有或被构造为具有在约20℃下从约1cP至约100cP、任选地从约1cP至约50cP、或约1cP至约25cP、或约1cP至约10cP、或约1cP至约5cP、或约1cP至约3cP、或约1cP至约2cP的粘度。

陈述68：根据陈述58-67所述的方法，其中所述测试样品具有在约20℃下从约1cP至约100cP、任选地从约1cP至约50cP、或约1cP至约25cP、或约1cP至约10cP、或约1cP至约5cP、或约1cP至约3cP、或约1cP至约2cP的粘度。

陈述69：根据陈述1-21和/或58-68所述的方法，其中多通道阻抗被用于计算所述测试样品的所述阻抗。

陈述70：根据陈述69所述的方法，其中多通道阻抗被用于区分已结合生物标志物的固体支撑物和未结合生物标志物的固体支撑物。

陈述71：根据陈述22-39所述的生物芯片，其中所述生物芯片包括多个通道。

陈述72：根据陈述71所述的生物芯片，其中多通道阻抗被用于计算所述测试样品的所述阻抗。

陈述73：根据陈述72所述的生物芯片，其中多通道阻抗被用于区分已结合生物标志物的固体支撑物和未结合生物标志物的固体支撑物。

陈述74：根据陈述40-57所述的系统，其中所述生物芯片包括多个通道。

陈述75：根据陈述74所述的系统，其中多通道阻抗被用于计算所述测试样品的所述阻抗。

陈述76：根据陈述75所述的系统，其中多通道阻抗被用于区分已结合生物标志物的固体支撑物和未结合生物标志物的固体支撑物。

虽然已经相对于特定实例(包括实行本发明的当前优选模式)描述了本发明，但是本领域的技术人员应当理解，存在上文所述系统和技术的许多变型和置换。应当理解，在不背离本发明的范围的情况下，可以利用其他实施方案并且可以进行结构和功能修改。因此，本发明的精神和范围应当广义地解释为如所附权利要求书中陈述的。