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MaP 允许在单个实验中分析几乎任何大小的 RNA，促进快速多路文库制备，并允许全自动数据分析。序列多态性和共存的 riboSNitches28 的影响可以从单个实验中评估和比较，前提是被询问的区域在每次读取中都是完全测序的。MaP实验包括DNA扩增步骤;因此，可以检查以稀缺量或复杂混合物形式存在的 RNA。MaP 方法甚至可以探测合成基因聚合物 （XNA），XNA 是核酸样分子，具有自然界中未发现的骨架化学成分39。总之，任何可以通过RT-PCR扩增的RNA都应该适合于单核苷酸分辨率的SHAPE-MaP分析。
SHAPE-MaP 反应性信息可以以多种提供信息的方式使用。对于大规模RNA结构分析，有三种应用特别有用。首先，SHAPE反应性，加上对区域形成独特褶皱与竞争褶皱的频率的估计，可用于识别可能具有结构性的区域28,31。这些高度结构化的区域似乎与功能基序密切相关。其次，SHAPE反应性数据可以作为RNA二级结构建模的伪自由能变化项。在广泛的验证实验中，这种方法在表征良好的 RNA 中回收了 90% 或更多的可接受碱基对21,28。第三，SHAPE反应性数据非常适合可视化RNA结构的变化作为各种生物过程的函数，如配体结合40,41，RNA折叠和组装42,43,44以及与蛋白质的相互作用11,12,44，以及评估细胞环境的复杂效应15,16,17.SHAPE-MaP实验可有效生成数千个核苷酸的RNA化学探测数据。