Представлен MEIsensor — фреймворк глубокого обучения для обнаружения и классификации вставок мобильных элементов (MEI) в человеческом геноме на основе данных секвенирования длинными ридами. В отличие от традиционных подходов, опирающихся на выравнивание с библиотекой повторов, MEIsensor выполняет прямую аннотацию на основе последовательности для вставок Alu, LINE1 и SVA. Оценка на бенчмарках HGSVC с использованием HiFi-длинных ридов показала, что MEIsensor превосходит существующие инструменты по основным классам MEI при существенном улучшении вычислительной эффективности, особенно для структурно сложных вставок SVA. Ручная верификация подтвердила способность метода идентифицировать MEI в высокоповторяющихся геномных регионах, включая центромерные повторы высшего порядка, которые ранее отсутствовали в бенчмарк-наборах. Это исследование представляет собой важный шаг в развитии вычислительной геномики, где методы глубокого обучения позволяют преодолеть ограничения традиционных алгоритмов выравнивания. Инструмент может быть полезен для исследований наследственных заболеваний, связанных со структурными вариациями генома, и для персонализированной медицины. Однако в тексте не указаны конкретные числовые метрики точности или скорости, что ограничивает оценку практической значимости.