Las pantallas genéticas hacia adelante utilizando la mutagénesis con etil metanosulfonato (EMS) son un enfoque poderoso para identificar genes que modulan procesos biológicos específicos en un entorno. La cartografía de genes que contienen mutaciones puntuales inducidas al azar se ha vuelto más eficiente gracias a la maduración y disponibilidad de muchos tipos de herramientas genéticas. Sin embargo, los enfoques clásicos para la cartografía de genes son relativamente lentos y, en última instancia, requieren una extensa secuenciación Sanger de loci cromosómicos candidatos. Con la llegada de nuevas técnicas de secuenciación de alto rendimiento, es cada vez más eficiente volver a secuenciar directamente el genoma completo de organismos modelo. Este enfoque, en combinación con la cartografía cromosómica tradicional, tiene el potencial de simplificar y acelerar enormemente la identificación de mutaciones en mutantes generados en pantallas de EMS. Aquí mostramos que la secuenciación de nueva generación (NGS) es una herramienta precisa y eficiente para la secuenciación de alto rendimiento y el descubrimiento de mutaciones. Como caso de prueba, se identificaron cepas mutantes que exhibieron supervivencia a largo plazo de axones periféricos seccionados en una mutagénesis EMS hacia adelante. Todos los mutantes eran recesivos y pertenecían a un único grupo de complementación letal, lo que sugiere que un solo gen era responsable del fenotipo degenerativo protector de axones. La secuenciación del genoma completo de estos genomas identificó el gen subyacente. Para mejorar el proceso de identificación de mutaciones a nivel del genoma, desarrollamos la Aplicación de Gestión de Genomas (GEM.app), una interfaz gráfica de usuario en línea para un marco de consulta personalizado. Usando una consulta personalizada de GEM.app, pudimos identificar que cada mutante llevaba una mutación sin sentido única en el gen, que recientemente fue demostrado por Osterloh como esencial para la activación de la degeneración axonal. Nuestros resultados demuestran las ventajas y limitaciones actuales de NGS y presentamos GEM.app como una herramienta de análisis genómico simple pero poderosa para la comunidad.