Estudios recientes han demostrado que numerosos ARN largos no codificantes (ncARN que tienen más de 200 pares de bases nucleotídicas (ARNl)) en realidad codifican micropéptidos funcionales, lo que probablemente representa la próxima frontera de la biología reguladora. Así, la identificación de ARNl codificantes a partir de bases de datos de ARNl en constante aumento sería un desafío bioinformático. Aquí empleamos la Herramienta de Alineación de Potencial de Codificación (CPAT), el Calculador de Potencial de Codificación 2 (CPC2), el servidor web LGC, la Herramienta de Identificación de Codificación-No Codificación (CNIT), RNAsamba y la herramienta de identificación de Micropéptidos (MiPepid) para analizar aproximadamente 21,000 ARNl de pez cebra y, computacionalmente, identificar 2730-6676 ARNl de pez cebra con altos potenciales de codificación, incluyendo 313 ARNl codificantes predichos por las seis herramientas bioinformáticas. También comparamos la sensibilidad y especificidad de estas seis herramientas bioinformáticas para identificar ARNl con potenciales de codificación y resumimos sus fortalezas y debilidades. Estos ARNl codificantes de pez cebra predichos preparan el terreno para futuros estudios experimentales.