这篇文章中提出了一种基于k-mer串频率的Fisher判别式来预测piRNA的算法, 精度达90%以上，超过了哈佛大学B. Doron的61%的精度。利用该方法，他们成功地鉴定出飞蝗8万多条piRNA，预测飞蝗可能存在约13万条piRNA。进一步分析发现，这些piRNA在飞蝗群居型和散居型间存在巨大差异，这可能为解释飞蝗两型生殖力差异提供了重要的线索。
这个不依赖基因组数据来鉴定非模式生物piRNA的新方法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。目前，在线软件piRNApredictor (http://59.79.168.90/piRNA/index.php) 已被国外科研机构用于猪的piRNA研究中。
piRNA预测算法的突破为其它ncRNA的预测提供了重要的启示：不保守的ncRNA是可以预测的。由于该算法理论的普遍性，该方法不仅可以预测其它物种的piRNA，还可以通过变更训练集来预测其它种类的ncRNA。而且，在线软件给出的piRNA高精度预测结果，对表观遗传学、调控网络与piRNA功能的进一步研究有重要理论意义和应用价值。