宏基因组测序是对环境、微生物群落或样本中所有微生物的遗传物质进行高通量测序，以揭示其整体遗传组成和功能潜力。在获得海量的宏基因组数据后，为了深入理解微生物群落在特定环境或生理状态下的功能活性和代谢通路，通常会进行通路富集分析。 通路富集分析是一种生物信息学方法，通过比较实验组和对照组的宏基因组数据，找出在实验条件下显著富集（即相对丰度更高）的功能通路或代谢途径。这种方法主要依赖于KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）、MetaCyc等数据库，这些数据库包含了已知生物体的各种代谢路径和功能模块。

KOBAS是用于进行基因功能富集分析的工具，最早于2006年发布Web端分析平台KOBAS 1.0；于2011年发布升级版本KOBAS 2.0，除支持基因ID作为输入进行功能富集分析外，还支持输入序列基于序列相似性进行注释和分析；于2021年最新发布的KOBAS 3.0版，是由北京大学孔雷课题组与中国科学院计算技术研究所赵屹研究员课题组合作开发的；又被命名为KOBAS-i（”KOBAS intelligent version”的缩写），以表示此版本引入一个机器学习方法CGPS进行富集分析，相较于前版本存在算法上的显著升级。 网址http://kobas.cbi.pku.edu.cn/ 或http://bioinfo.org/kobas