KEGGaNOG：基于直系同源注释的轻量级KEGG模块分析工具及其在微生物功能解析中的应用

本研究针对细菌基因组与宏基因组功能注释的瓶颈问题，开发了KEGGaNOG——一款基于Python的轻量级工具，可将eggNOG-mapper注释转化为KEGG模块完整性评分，实现通路级功能剖析。该工具支持单基因组与多样本分析，集成KEGG-Decoder逻辑并提供多维度可视化方案，在益生菌机制研究与菌株筛选中展现出高应用价值。

　　

细菌基因组与宏基因组的功能解读对微生物生态学和益生菌开发至关重要。KEGGaNOG作为轻量级可扩展的Python工具，通过将基于直系同源（orthology-based）的注释转换为KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）模块完整性评分，实现通路水平的功能剖析。该工具兼容eggNOG-mapper注释结果，支持单基因组与多样本分析，并整合KEGG-Decoder算法计算模块完整性，提供热图、分组统计、柱状图、雷达图及相关网络等多种可视化方案。在11个特征明确的细菌基因组（含多个益生菌菌株）的测试中，KEGGaNOG精准捕获了核心生物合成能力，并揭示样本间维生素合成、应激响应通路和转运系统等功能性差异。该工具为细菌基因组学与微生物组研究提供了高通量功能注释与比较代谢分析的实用框架，尤其适用于新菌株的初步分析，并可处理分离株与宏基因组数据。在益生菌研究中，KEGGaNOG通过将基因组内容与功能能力关联，以可重复且可解释的方式支撑机制探索与菌株筛选。