微生物基因组测序的速度不断加快，预测的蛋白质序列不断涌入公共数据库，其中只有一小部分已经被实验研究或可以在近期内进行详细研究。对这些蛋白质进行功能注释的唯一可行方法是通过生物信息学分析来预测它们。成立于1997年的蛋白质同源群(齿轮)数据库已经成为广泛使用的函数注释工具。现已划分为26个功能类的COG数据库经过多次更新，逐步扩展到62个生物基因组，涉及46个细菌基因组、13个古菌基因组和3个真核生物基因组。

Creative Proteomics极力推荐COG注释的原因:

• COGs依赖于对整个微生物基因组(蛋白质组)的分析，这允许使用基于双向最佳匹配三角形搜索的简单方法对大多数基因的同源和同源进行可靠的分配。这种方法既能识别遥远的同源词，又能分离密切相关的平行词。
• 另一个重要的因素是使用基于家族的方法，利用蛋白质家族(COG)的特征成员的功能来将功能分配给完整的家族，并在有多个家族时描述潜在的功能。
• 与蛋白质结构域数据库如Pfam、SMART或CDD相比，COG数据库中的条目大多为全长蛋白，这为微生物蛋白含量及其演化提供了一个独特的视角。
• 最后，利用COG的成员资格和功能注释进行精心的手工梳理，旨在为每个COG术语分配生物功能，同时避免注释错误和过度预测

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