В статье представлен EMITS — новый высокопроизводительный инструмент на языке Rust, предназначенный для точного количественного анализа грибковых сообществ на основе ITS-ампликонов. Основная проблема текущих методов заключается в неверном распределении прочтений между близкородственными видами при использовании наивного метода «лучшего совпадения». Разработчики применили алгоритм expectation-maximization (EM) для итеративного разрешения неоднозначных соответствий между прочтениями и референсными последовательностями из базы данных UNITE. Валидация инструмента проводилась с помощью симуляций, синтетических сообществ и реальных образцов Oxford Nanopore (ONT). Результаты показали, что EM-подход снижает ошибку L1 на 80–92% по сравнению с обычным подсчетом в условиях шума. В тестах на сообществах ONT инструмент успешно разделил виды внутри одного рода (например, Trichophyton mentagrophytes и T. simii), которые ранее классифицировались ошибочно. Использование EMITS позволило снизить количество ложноположительных результатов по численности на 54% и повысить общую точность на 13,4%.