用途：该技能通过 KEGG MCP 服务器工具编排多步生物分析，把原始基因列表、药物名称或通路 ID 转换为结构化生物学见解。适用于基因列表通路富集、药物作用机制与靶点调查、跨物种代谢通路比较、化合物—反应网络追踪，以及基因到功能模块与直系同源组的映射。
主要能力：先识别分析类型（富集、药物、比较、网络），再解析标识符，将基因符号、药物名或通路 ID 映射为 KEGG 条目；随后检索交叉链接数据，沿 KEGG 数据库关系追溯；聚合并排序结果，统计通路命中数、评分保守性、按功能分组；最后综合生物学背景，解释其意义而不仅给出 ID。
使用方式：通路富集流程为对目标物种（如 hsa）逐个 search_genes、用 get_gene_info 确认身份并获取 KEGG 基因 ID、用 find_related_entries 获取通路关联、统计各通路命中基因数、对靠前通路调用 get_pathway_info、用 render_pathway_ascii 生成可视化背景，并按基因数/通路大小给出 p 值代理并排序报告。药物靶点调查流程为 search_drugs 定位条目、get_drug_info 获取靶点与分类代谢信息、对每个靶基因 search_genes、find_related_entries 取靶通路、get_drug_interactions 做药物相互作用筛查，最后综合作用机制。跨物种比较流程为对物种特异变体（如 hsa00010、eco00010、sce00010）调用 get_pathway_info、get_pathway_genes，用 get_gene_orthologs 区分保守与物种特异酶，用 get_pathway_compounds 比较代谢物池，并逐一 render_pathway_ascii，报告保守性矩阵与独特适应。
示例：对 SOD1、SOD2、CAT、GPX1、PRDX1 输入，可得到过氧化物酶体、铁死亡、神经退行性疾病通路、谷胱甘肽代谢等富集结果及抗氧化相关背景解读。
建议与限制：提供物种背景可加快解析；使用标准基因符号，人类支持 HGNC 符号；大于 20 的基因列表可用 batch_entry_lookup 批量处理（每次最多 50 个）；可用 convert_identifiers 桥接 UniProt、NCBI Gene 或 PDB ID；用 find_related_entries 发现数据库间意外关联。其余性能、收费与平台支持信息暂未提供。