全长的SMART-seq单细胞RNA测序能用于测定基因在同源异构体分辨率下的表达，从而就为识别出不同细胞类型的特定同位素标记成为可能，与空间RNA捕获和基因标记方法结合使用就能使得对不同细胞类型的空间解析同源异构体表达的推断成为可能。构建复杂的人类大脑以及大约1000亿个单独的神经元图谱并不是一件容易的事情；作为应对这一巨大挑战的“前奏”，研究人员已经从对小鼠大脑的研究来理解大脑中不同的细胞类型以及其之间的关联，并能通过完善技术方法来实现这一目标。

       近日，来自加州理工学院等机构的科学家们通过研究以一种前所未有的分辨率描述了小鼠大脑中的微小基因组细节，以及如何结合多种类型的基因组学技术来实现这一分析。

       研究人员重点对小鼠的大脑初级运动皮层进行研究，其是控制小鼠机体运动的关键区域。研究者分析了所收集的来自大脑细胞的基因组相互数据，并通过结合三种不同的实验性技术（每种技术都有自己的优势和劣势），研究人员就能详细分析小鼠大脑皮层中脑细胞中的基因表达情况，这些技术的组合能以一种超越其各部分之和的方式发挥了单个技术的优势。
       该研究通过所谓的基因同源异构体实现了细化的水平，为了理解该异构体，研究人员就非常有必要理解组成基因的单个RNA转录物的表达情况；基因表达是DNA被转录成为RNA，以及随后RNA被分子机器翻译为蛋白质的过程；诸如在人类等高等真核生物中，这种信息流包括一种称之为“剪接”（splicing）的过程，在这一过程中，RNA会被切碎，一些碎片在转变成为蛋白质之前又会被粘在一起，这种切割和粘贴的过程就产生了同一基因的多种口味的“转录本”：异构体，这些异构体能被转化为具有不同功能的蛋白质。
       通过分析诸如此类异构体，研究人员就发现，突变体是导致脑细胞之间功能性差异的一个关键方面，而对异构体的分析对于大脑尤其重要，剪接过程在大脑组织中处于高度活跃状态，而且很多神经性疾病都是因剪接过程的中断会引发。
       综上，研究结果表明，同源异构体或许有助于细胞细胞的分类，而且利用多种测量方法来对单细胞转录组学数据进行多平台的分析或能提供小鼠初级运动皮层转录的完整图谱，从而或能改善任何单一技术所提供的可能性。