转座子是构成基因组重复序列的主要成分。越来越多的研究表明，转座子在决定基因组大小、基因组结构变异、序列突变、基因丢失、基因融合和新编码基因的起源方面，都具有重要的生物学意义。LTR类转座子是植物基因组中占比最高的重复序列类型，它是逆转录转座子的一种。然而目前大部分软件对LTR类转座子仅停留在超科水平（superfamily level），没有提供更细致的分类，无法反映LTR类转座子的多样性和进化关系。
　　基于此，中国科学院昆明植物研究所等研究团队开发出LTR类转座子更加准确、快速分类的新方法，命名为TEsorter。该方法是以已经分类的保守蛋白结构域（数据库来源REXdb或GyDB）为数据基础，采用hidden Markov models (HMMs)方法，对玉米和水稻基因组中转座子，尤其是LTR类转座子进行准确分类。大部分LTR类转座子可达到分支水平（clade level），分支水平的分类结果和基于系统发育树的聚类高度一致。同时，通过对比现在常用的5个转座子分类软件（RepeatModeler、DeepTE、TERL、LTR_retriever和LTRclassifier），发现TEsorter不论在准确率还是运算速度方面，都具有明显优势。研究成果以TEsorter: an accurate and fast method to classify LTR-retrotransposons in plant genomes为题在线发表于Horticulture Research。
　　该研究获得云南省基础研究专项重大项目、云南省中青年学术与技术带头人项目的支持。
　　论文链接
　　(a)TEsorter计算流程；(b)TEsorter与目前5个常用转座子分类软件(RepeatModeler、DeepTE、TERL、LTR_retriever和LTRclassifier)在敏感度、准确率及计算时间等参数方面的比较；(c-f) TEsorter分类结果和基于系统发育方法对水稻和玉米中的LTR类转座子分类的一致性比较