MicroRNAs (miRNAs) são 20- a 24 nucleotídeos (nt) pequenos RNAs endógenos (sRNAs) extensivamente existentes em plantas e animais que desempenham papéis potentes na regulação da expressão gênica no nível pós-transcricional. Sequenciar bibliotecas de sRNA por métodos de sequenciamento de próxima geração (NGS) tem sido amplamente empregado para identificar e analisar transcriptomas miRNA na última década, resultando em um rápido aumento da descoberta de miRNA. No entanto, dois grandes desafios surgem na anotação de miRNA de plantas devido ao aumento da profundidade das bibliotecas sRNA sequenciadas, bem como o tamanho e a complexidade dos genomas das plantas. Em primeiro lugar, muitos outros tipos de sRNAs, em particular, RNAs interfantes interferindo (siRNAs) de bibliotecas sRNA, são erroneamente anotados como miRNAs por muitas ferramentas computacionais. Em segundo lugar, torna-se um processo extremamente demorado para analisar transcriptomas miRNA em espécies vegetais com genomas grandes e complexos. Para superar esses desafios, recentemente atualizamos o miRDeep-P (uma ferramenta popular para análises de transcriptoma miRNA) para miRDeep-P2 (miRDP2 para abreviação) empregando uma nova estratégia de filtragem, revisando o algoritmo de pontuação e incorporando miRNA de plantas recém-atualizado critérios de anotação. Testamos miRDP2 contra populações sequenciadas de sRNA em cinco plantas representativas com crescente complexidade genômica, incluindo arabidopse, arroz, tomate, milho e trigo. Os resultados indicam que o miRDP2 processou essas tarefas com eficiência muito alta. Além disso, miRDP2 superou outras ferramentas de previsão sobre sensibilidade e precisão. Em conjunto, nossos resultados demonstram miRDP2 como uma ferramenta rápida e precisa para analisar transcriptomas de miRNA de plantas, portanto, uma ferramenta útil para ajudar a comunidade a anotar melhor miRNAs em plantas.