tRNAscan-SE has been widely used for transfer RNA (tRNA) gene prediction for over twenty years, developed just as the first genomes were decoded. With the massive increase in quantity and phylogenetic diversity of genomes, the accurate detection and functional prediction of tRNAs has become more challenging. Utilizing a vastly larger training set, we created nearly one hundred specialized isotype- and clade-specific models, greatly improving tRNAscan-SE's ability to identify and classify both typical and atypical tRNAs. We employ a new comparative multi-model strategy where predicted tRNAs are scored against a full set of isotype-specific covariance models, allowing functional prediction based on both the anticodon and the highest-scoring isotype model. Comparative model scoring has also enhanced the program's ability to detect tRNA-derived SINEs and other likely pseudogenes. For the first time, tRNAscan-SE also includes fast and highly accurate detection of mitochondrial tRNAs using newly developed models. Overall, tRNA detection sensitivity and specificity is improved for all isotypes, particularly those utilizing specialized models for selenocysteine and the three subtypes of tRNA genes encoding a CAU anticodon. These enhancements will provide researchers with more accurate and detailed tRNA annotation for a wider variety of tRNAs, and may direct attention to tRNAs with novel traits.

The size and complexity of conifer genomes has, until now, prevented full genome sequencing and assembly. The large research community and economic importance of loblolly pine, Pinus taeda L., made it an early candidate for reference sequence determination. We develop a novel strategy to sequence the genome of loblolly pine that combines unique aspects of pine reproductive biology and genome assembly methodology. We use a whole genome shotgun approach relying primarily on next generation sequence generated from a single haploid seed megagametophyte from a loblolly pine tree, 20-1010, that has been used in industrial forest tree breeding. The resulting sequence and assembly was used to generate a draft genome spanning 23.2 Gbp and containing 20.1 Gbp with an N50 scaffold size of 66.9 kbp, making it a significant improvement over available conifer genomes. The long scaffold lengths allow the annotation of 50,172 gene models with intron lengths averaging over 2.7 kbp and sometimes exceeding 100 kbp in length. Analysis of orthologous gene sets identifies gene families that may be unique to conifers. We further characterize and expand the existing repeat library based on the de novo analysis of the repetitive content, estimated to encompass 82% of the genome. In addition to its value as a resource for researchers and breeders, the loblolly pine genome sequence and assembly reported here demonstrates a novel approach to sequencing the large and complex genomes of this important group of plants that can now be widely applied.

tRNAscan-SE has been widely used for whole-genome transfer RNA gene prediction for nearly two decades. With the increased availability of new genomes, a vastly larger training set has enabled creation of nearly one hundred specialized isotype-specific models, greatly improving tRNAscan-SE's ability to identify and classify both typical and atypical tRNAs. We employ a new multi-model annotation strategy where predicted tRNAs are scored against a full set of isotype-specific covariance models. A post-filtering feature also better identifies tRNA-derived SINEs that are abundant in many eukaryotic genomes, and provides a "high confidence" tRNA gene set which improves upon prior pseudogene prediction. These new enhancements of tRNAscan-SE will provide researchers more accurate detection and more comprehensive annotation for tRNA genes.