功能预测是微生物组学研究中的重要步骤，主要用于揭示微生物群落的潜在功能。在高通量测序技术（如16S rRNA基因测序）的帮助下，我们可以获取环境样本或生物体内的微生物组成信息，但这些数据并不能直接反映微生物的功能活性。因此，需要借助一些生物信息学工具进行功能预测。 PICRUSt（Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States）和Tax4Fun就是这样的工具，它们基于已知微生物的参考基因库（如KEGG数据库）和16S rRNA测序数据，通过构建系统发育树并结合微生物物种丰度信息，对未直接观察到的微生物功能基因进行预测。 具体而言，PICRUSt首先根据OTU（Operational Taxonomic Units，操作分类单元）表将测序数据映射到已知的16S rRNA基因上，然后利用微生物物种间的系统发育关系推测其基因内容，进而预测出整个微生物群落可能具有的各种功能。最终，通过KEGG注释，将这些预测的功能映射到KEGG通路中，进行功能富集分析，以揭示微生物群落在代谢、环境适应等方面的关键功能。 同样地，Tax4Fun也依据16S rRNA测序数据，通过对每个OTU赋予相应的KEGG模块（Metagenome Annotated by Taxonomy, KEGG Orthologs and Genes），来估算微生物群落的整体功能潜力，并进一步进行功能富集分析。 这两种方法都极大地推进了我们对微生物功能的理解，有助于解答微生物与宿主健康、环境适应性等复杂生物学问题，但在实际应用时也需要考虑到由于基于系统发育推断功能的局限性，预测结果可能存在一定的偏差。