在功能蛋白质组学发展的过程中，最早的蛋白质功能预测方法是基于序列比对的方法。该类方法基本思想是认为序列水平上相似的蛋白质其功能也相似。具体预测流程是：首先在一些生物数据库中，总是有一些蛋白质的GO功能通过实验或者计算方法已经标注出来。而对那些功能未知的蛋白质，通过利用BLAST[5]、FASTA[6]或PSI-BALST[7]等序列比对工具与已知功能蛋白质的序列进行相似度的计算。如果计算出序列相似度的数值比较高，则可以认为它们具有相同的功能，否则，则认为它们具有不同的功能。这类方法操作简单并且有时候在预测的过程中非常有效，然而，随着更加深入的研究发现，该序列比对预测方法在某些方面存在着不足。即可能出现一些蛋白质虽然功能相同，但是序列相似度较低的情况[8][9]。并且由于后续的序列的预测是基于某些已经预测错误的蛋白质进行比对的，使得这些后续的蛋白质功能预测结果更加不准确[10]，造成了蛋白质功能信息在预测过程中的错误传播，使得该算法在预测结果上相对较差。因此，这种简单的通过序列比对来预测蛋白质的功能被认为具有很大的局限性。

这种基于序列比对的蛋白质功能预测方法，虽然操作简单，但在预测结果上具有较大的局限性。它可能导致一些蛋白质功能信息在预测过程中的错误传播，从而导致预测结果不准确。因此，为了更好地预测蛋白质的功能，研究者也提出了改进的蛋白质功能预测方法，例如基于模式的方法、基于结构的方法以及基于特征的方法等。