La secuenciación de alto rendimiento (HTS), más específicamente la secuenciación de ARN de tejidos vegetales, se ha convertido en una herramienta indispensable para los virólogos de plantas para detectar e identificar virus vegetales. Durante el paso de análisis de datos, los virólogos de plantas suelen comparar las secuencias obtenidas con bases de datos de virus de referencia. De esta manera, están ignorando secuencias sin homologías a virus, que generalmente representan la mayoría de las lecturas de secuenciación. Hipotetizamos que podrían detectarse trazas de otros patógenos en estos datos de secuencia no utilizados. En el presente estudio, nuestro objetivo fue investigar si los datos de secuenciación de ARN total, generados para la detección de virus vegetales, también son adecuados para la detección de otros patógenos y plagas de plantas. Como prueba de concepto, primero analizamos conjuntos de datos de secuenciación de ARN de materiales vegetales con infecciones confirmadas por patógenos celulares para verificar si estos patógenos no virales podrían ser detectados fácilmente en los datos. A continuación, establecimos un esfuerzo comunitario para reanalizar conjuntos de datos existentes de secuenciación de ARN de Illumina utilizados para la detección de virus para verificar la posible presencia de patógenos o plagas no virales. En total, se reanalizaron 101 conjuntos de datos de 15 participantes derivados de 51 especies de plantas diferentes, de los cuales 37 fueron seleccionados para análisis en profundidad posteriores. En 29 de las 37 muestras seleccionadas (78%), encontramos trazas convincentes de patógenos o plagas vegetales no virales. Los organismos detectados con mayor frecuencia de esta manera fueron hongos (15/37 conjuntos de datos), seguidos de insectos (13/37) y ácaros (9/37). La presencia de algunos de los patógenos detectados fue confirmada por análisis independientes de (q)PCR. Después de comunicar los resultados, 6 de los 15 participantes indicaron que no eran conscientes de la posible presencia de estos patógenos en sus muestras. Todos los participantes indicaron que ampliarían el alcance de sus análisis bioinformáticos en futuros estudios y, por lo tanto, verificarían la presencia de patógenos no virales. En conclusión, mostramos que es posible detectar patógenos o plagas no virales a partir de conjuntos de datos de secuenciación de ARN total, en este caso principalmente hongos, insectos y ácaros. Con este estudio, esperamos crear conciencia entre los virólogos de plantas de que sus datos podrían ser útiles para colegas fitopatólogos en otras disciplinas (micología, entomología, bacteriología) también.