高內涵表型分析越來越廣泛應用于許多的研究領域，包括基因功能研究、藥物研發和毒理學。這種方法的優點是非常客觀的從單細水平獲取多維的信息，能夠對單個細胞的狀態進行分析和描述，并與總體分析數據進行比較。而許多傳統的表型分析則是在要研究的通路中，只主觀選取少數幾個重要的指標來分析 1。 因此，在傳統的表型分析中，大多數因實驗處理導致的生物相關的變化容易被忽略掉。
一個細胞的表型分析是由成千上萬個表征細胞狀態的可量化指標組成的。這些指標包含從生物標識物表達、結構和分布抽提出來的信息。通常，這些標記是細胞器特異性識別的，并提供有關其結構、空間上與其他亞細胞結構的關系的信息。這些細胞的分類信息能夠在研究化合物、小分子物質或基因擾動時提供客戶有效的分析依據。具有相似作用機制的化合物 (MOA) 常常導致相似的細胞形態變化。因此，表型譜之間的比較可以為新化合物的 MOA 提供依據 3。同樣地，同一途徑中的遺傳干擾常常導致相似的表型譜，這說明表型譜可用于高通量功能基因組學研究 7。