gget

gget

概述

gget 是一个命令行生物信息学工具和 Python 包，可统一访问 20 多个基因组数据库和分析方法。通过一致的接口查询基因信息、序列分析、蛋白质结构、表达数据和疾病关联信息。所有 gget 模块均可作为命令行工具和 Python 函数使用。

重要提示：gget 查询的数据库会持续更新，有时其结构也会发生变化。gget 模块每两周自动测试一次，并在必要时更新以适配新的数据库结构。

安装

在干净的虚拟环境中安装 gget，以避免冲突：

# Using uv (recommended)
uv uv pip install gget

# Or using pip
uv pip install --upgrade gget

# In Python/Jupyter
import gget

快速入门

所有模块的基本用法：

# Command-line
gget <module> [arguments] [options]

# Python
gget.module(arguments, options)

大多数模块返回：

• 命令行：JSON（默认）或使用 -csv 标志返回 CSV
• Python：DataFrame 或字典

各模块通用标志：

• -o/--out：将结果保存到文件
• -q/--quiet：隐藏进度信息
• -csv：返回 CSV 格式（仅限命令行）

模块类别

1. 参考基因组与基因信息

gget ref - 参考基因组下载

获取 Ensembl 参考基因组的下载链接和元数据。

参数：

• species：Genus_species 格式（例如 'homo_sapiens'、'mus_musculus'）。快捷名称：'human'、'mouse'
• -w/--which：指定返回类型（gtf、cdna、dna、cds、cdrna、pep）。默认：全部
• -r/--release：Ensembl 发布版本号（默认：最新版本）
• -l/--list_species：列出可用的脊椎动物物种
• -liv/--list_iv_species：列出可用的无脊椎动物物种
• -ftp：仅返回 FTP 链接
• -d/--download：下载文件（需要 curl）

示例：

# List available species
gget ref --list_species

# Get all reference files for human
gget ref homo_sapiens

# Download only GTF annotation for mouse
gget ref -w gtf -d mouse

# Python
gget.ref("homo_sapiens")
gget.ref("mus_musculus", which="gtf", download=True)

gget search - 基因搜索

按名称或描述跨物种查找基因。

参数：

• searchwords：一个或多个搜索词（不区分大小写）
• -s/--species：目标物种（例如 'homo_sapiens'、'mouse'）
• -r/--release：Ensembl 发布版本号
• -t/--id_type：返回 'gene'（默认）或 'transcript'
• -ao/--andor：'or'（默认）查找任意搜索词；'and' 要求匹配所有搜索词
• -l/--limit：返回结果的最大数量

返回：ensembl_id、gene_name、ensembl_description、ext_ref_description、biotype、URL

示例：

# Search for GABA-related genes in human
gget search -s human gaba gamma-aminobutyric

# Find specific gene, require all terms
gget search -s mouse -ao and pax7 transcription

# Python
gget.search(["gaba", "gamma-aminobutyric"], species="homo_sapiens")

gget info - 基因/转录本信息

从 Ensembl、UniProt 和 NCBI 获取全面的基因和转录本元数据。

参数：

• ens_ids：一个或多个 Ensembl ID（也支持 WormBase、Flybase ID）。限制：约 1000 个 ID
• -n/--ncbi：禁用 NCBI 数据检索
• -u/--uniprot：禁用 UniProt 数据检索
• -pdb：包含 PDB 标识符（会增加运行时间）

返回：UniProt ID、NCBI 基因 ID、主要基因名称、同义词、蛋白质名称、描述、biotype、典范转录本

示例：

# Get info for multiple genes
gget info ENSG00000034713 ENSG00000104853 ENSG00000170296

# Include PDB IDs
gget info ENSG00000034713 -pdb

# Python
gget.info(["ENSG00000034713", "ENSG00000104853"], pdb=True)

gget seq - 序列检索

获取基因和转录本的核苷酸或氨基酸序列。

参数：

• ens_ids：一个或多个 Ensembl 标识符
• -t/--translate：获取氨基酸序列，而非核苷酸序列
• -iso/--isoforms：返回所有转录本变体（仅限基因 ID）

返回：FASTA 格式序列

示例：

# Get nucleotide sequences
gget seq ENSG00000034713 ENSG00000104853

# Get all protein isoforms
gget seq -t -iso ENSG00000034713

# Python
gget.seq(["ENSG00000034713"], translate=True, isoforms=True)

2. 序列分析与比对

gget blast - BLAST 搜索

将核苷酸或氨基酸序列与标准数据库进行 BLAST 比对。

参数：

• sequence：序列字符串或 FASTA/.txt 文件路径
• -p/--program：blastn、blastp、blastx、tblastn、tblastx（自动检测）
• -db/--database：
  • 核苷酸：nt、refseq_rna、pdbnt
  • 蛋白质：nr、swissprot、pdbaa、refseq_protein
• -l/--limit：最大命中数（默认：50）
• -e/--expect：E-value 截止值（默认：10.0）
• -lcf/--low_comp_filt：启用低复杂度过滤
• -mbo/--megablast_off：禁用 MegaBLAST（仅限 blastn）

示例：

# BLAST protein sequence
gget blast MKWMFKEDHSLEHRCVESAKIRAKYPDRVPVIVEKVSGSQIVDIDKRKYLVPSDITVAQFMWIIRKRIQLPSEKAIFLFVDKTVPQSR

# BLAST from file with specific database
gget blast sequence.fasta -db swissprot -l 10

# Python
gget.blast("MKWMFK...", database="swissprot", limit=10)

gget blat - BLAT 搜索

使用 UCSC BLAT 定位序列的基因组位置。

参数：

• sequence：序列字符串或 FASTA/.txt 文件路径
• -st/--seqtype：'DNA'、'protein'、'translated%20RNA'、'translated%20DNA'（自动检测）
• -a/--assembly：目标组装版本（默认：'human'/hg38；可选：'mouse'/mm39、'zebrafinch'/taeGut2 等）

返回：基因组、查询序列长度、比对位置、匹配数、不匹配数、比对百分比

示例：

# Find genomic location in human
gget blat ATCGATCGATCGATCG

# Search in different assembly
gget blat -a mm39 ATCGATCGATCGATCG

# Python
gget.blat("ATCGATCGATCGATCG", assembly="mouse")

gget muscle - 多序列比对

使用 Muscle5 比对多个核苷酸或氨基酸序列。

参数：

• fasta：序列或 FASTA/.txt 文件路径
• -s5/--super5：使用 Super5 算法加快处理（适用于大型数据集）

返回：ClustalW 格式的比对序列或比对后的 FASTA（.afa）

示例：

# Align sequences from file
gget muscle sequences.fasta -o aligned.afa

# Use Super5 for large dataset
gget muscle large_dataset.fasta -s5

# Python
gget.muscle("sequences.fasta", save=True)

gget diamond - 局部序列比对

使用 DIAMOND 快速进行局部蛋白质或翻译 DNA 比对。

参数：

• 查询：序列（字符串/列表）或 FASTA 文件路径
• --reference：参考序列（字符串/列表）或 FASTA 文件路径（必填）
• --sensitivity：fast、mid-sensitive、sensitive、more-sensitive、very-sensitive（默认）、ultra-sensitive
• --threads：CPU 线程数（默认：1）
• --diamond_db：保存数据库以便重复使用
• --translated：启用核苷酸到氨基酸的比对

返回：一致性百分比、序列长度、匹配位置、缺口开启数、E 值、位分数

示例：

# Align against reference
gget diamond GGETISAWESQME -ref reference.fasta --threads 4

# Save database for reuse
gget diamond query.fasta -ref ref.fasta --diamond_db my_db.dmnd

# Python
gget.diamond("GGETISAWESQME", reference="reference.fasta", threads=4)

3. 结构与蛋白质分析

gget pdb - 蛋白质结构

查询 RCSB 蛋白质数据库以获取结构和元数据。

参数：

• pdb_id：PDB 标识符（例如，'7S7U'）
• -r/--resource：数据类型（pdb、entry、pubmed、assembly、entity types）
• -i/--identifier：组装、实体或链 ID

返回：PDB 格式（结构）或 JSON（元数据）

示例：

# Download PDB structure
gget pdb 7S7U -o 7S7U.pdb

# Get metadata
gget pdb 7S7U -r entry

# Python
gget.pdb("7S7U", save=True)

gget alphafold - 蛋白质结构预测

使用简化版 AlphaFold2 预测蛋白质的 3D 结构。

需要设置：

# Install OpenMM first
uv pip install openmm

# Then setup AlphaFold
gget setup alphafold

参数：

• sequence：氨基酸序列（字符串）、多个序列（列表）或 FASTA 文件。多个序列会触发多聚体建模
• -mr/--multimer_recycles：循环迭代次数（默认：3；建议设为 20 以提高准确性）
• -mfm/--multimer_for_monomer：将多聚体模型应用于单体蛋白质
• -r/--relax：对排名最高的模型进行 AMBER 弛豫
• plot：仅限 Python；生成交互式 3D 可视化（默认：True）
• show_sidechains：仅限 Python；包含侧链（默认：True）

返回：PDB 结构文件、JSON 比对误差数据、可选的 3D 可视化

示例：

# Predict single protein structure
gget alphafold MKWMFKEDHSLEHRCVESAKIRAKYPDRVPVIVEKVSGSQIVDIDKRKYLVPSDITVAQFMWIIRKRIQLPSEKAIFLFVDKTVPQSR

# Predict multimer with higher accuracy
gget alphafold sequence1.fasta -mr 20 -r

# Python with visualization
gget.alphafold("MKWMFK...", plot=True, show_sidechains=True)

# Multimer prediction
gget.alphafold(["sequence1", "sequence2"], multimer_recycles=20)

gget elm - 真核线性基序

预测蛋白质序列中的真核线性基序。

需要设置：

gget setup elm

参数：

• sequence：氨基酸序列或 UniProt Acc
• -u/--uniprot：表示序列为 UniProt Acc
• -e/--expand：包含蛋白质名称、物种和参考文献
• -s/--sensitivity：DIAMOND 比对灵敏度（默认："very-sensitive"）
• -t/--threads：线程数（默认：1）

返回：两个输出：

1. ortholog_df：来自直系同源蛋白质的线性基序
2. regex_df：与输入序列直接匹配的基序

示例：

# Predict motifs from sequence
gget elm LIAQSIGQASFV -o results

# Use UniProt accession with expanded info
gget elm --uniprot Q02410 -e

# Python
ortholog_df, regex_df = gget.elm("LIAQSIGQASFV")

4. 表达与疾病数据

gget archs4 - 基因相关性与组织表达

查询 ARCHS4 数据库以获取相关基因或组织表达数据。

参数：

• gene：基因符号或 Ensembl ID（使用 --ensembl 标志）
• -w/--which：'correlation'（默认，返回相关性最高的 100 个基因）或 'tissue'（表达图谱）
• -s/--species：'human'（默认）或 'mouse'（仅限组织数据）
• -e/--ensembl：输入为 Ensembl ID

返回：

• 相关性模式：基因符号、Pearson 相关系数
• 组织模式：组织标识符、表达值的最小值/Q1/中位数/Q3/最大值

示例：

# Get correlated genes
gget archs4 ACE2

# Get tissue expression
gget archs4 -w tissue ACE2

# Python
gget.archs4("ACE2", which="tissue")

gget cellxgene - 单细胞 RNA-seq 数据

查询 CZ CELLxGENE Discover Census 的单细胞数据。

所需设置：

gget setup cellxgene

参数：

• --gene (-g)：基因名称或 Ensembl ID（区分大小写！人类使用 'PAX7'，小鼠使用 'Pax7'）
• --tissue：组织类型
• --cell_type：特定细胞类型
• --species (-s)：'homo_sapiens'（默认）或 'mus_musculus'
• --census_version (-cv)：版本（"stable"、"latest" 或日期）
• --ensembl (-e)：使用 Ensembl ID
• --meta_only (-mo)：仅返回元数据
• 其他筛选条件：disease、development_stage、sex、assay、dataset_id、donor_id、ethnicity、suspension_type

返回值：包含计数矩阵和元数据的 AnnData 对象（或仅含元数据的数据框）

示例：

# Get single-cell data for specific genes and cell types
gget cellxgene --gene ACE2 ABCA1 --tissue lung --cell_type "mucus secreting cell" -o lung_data.h5ad

# Metadata only
gget cellxgene --gene PAX7 --tissue muscle --meta_only -o metadata.csv

# Python
adata = gget.cellxgene(gene=["ACE2", "ABCA1"], tissue="lung", cell_type="mucus secreting cell")

gget enrichr - 富集分析

使用 Enrichr 对基因列表执行本体富集分析。

参数：

• genes：基因符号或 Ensembl ID
• -db/--database：参考数据库（支持快捷选项：'pathway'、'transcription'、'ontology'、'diseases_drugs'、'celltypes'）
• -s/--species：human（默认）、mouse、fly、yeast、worm、fish
• -bkg_l/--background_list：用于比较的背景基因
• -ko/--kegg_out：保存带有高亮基因的 KEGG 通路图像
• plot：仅限 Python；生成图形结果

数据库快捷选项：

• 'pathway' → KEGG_2021_Human
• 'transcription' → ChEA_2016
• 'ontology' → GO_Biological_Process_2021
• 'diseases_drugs' → GWAS_Catalog_2019
• 'celltypes' → PanglaoDB_Augmented_2021

示例：

# Enrichment analysis for ontology
gget enrichr -db ontology ACE2 AGT AGTR1

# Save KEGG pathways
gget enrichr -db pathway ACE2 AGT AGTR1 -ko ./kegg_images/

# Python with plot
gget.enrichr(["ACE2", "AGT", "AGTR1"], database="ontology", plot=True)

gget bgee - 直系同源关系与表达

从 Bgee 数据库获取直系同源关系和基因表达数据。

参数：

• ens_id：Ensembl 基因 ID 或 NCBI 基因 ID（适用于非 Ensembl 物种）。当 type=expression 时支持多个 ID
• -t/--type：'orthologs'（默认）或 'expression'

返回值：

• Orthologs 模式：跨物种匹配的基因及其 ID、名称和分类信息
• Expression 模式：解剖实体、置信度分数和表达状态

示例：

# Get orthologs
gget bgee ENSG00000169194

# Get expression data
gget bgee ENSG00000169194 -t expression

# Multiple genes
gget bgee ENSBTAG00000047356 ENSBTAG00000018317 -t expression

# Python
gget.bgee("ENSG00000169194", type="orthologs")

gget opentargets - 疾病与药物关联

从 OpenTargets 获取疾病和药物关联信息。

参数：

• Ensembl 基因 ID（必填）
• -r/--resource：diseases（默认）、drugs、tractability、pharmacogenetics、expression、depmap、interactions
• -l/--limit：限制结果数量
• 筛选参数（因资源而异）：
  • drugs：--filter_disease
  • pharmacogenetics：--filter_drug
  • expression/depmap：--filter_tissue、--filter_anat_sys、--filter_organ
  • interactions：--filter_protein_a、--filter_protein_b、--filter_gene_b

示例：

# Get associated diseases
gget opentargets ENSG00000169194 -r diseases -l 5

# Get associated drugs
gget opentargets ENSG00000169194 -r drugs -l 10

# Get tissue expression
gget opentargets ENSG00000169194 -r expression --filter_tissue brain

# Python
gget.opentargets("ENSG00000169194", resource="diseases", limit=5)

gget cbio - cBioPortal 癌症基因组学

使用 cBioPortal 数据绘制癌症基因组学热图。

两个子命令：

search - 查找研究 ID：

gget cbio search breast lung

plot - 生成热图：

参数：

• -s/--study_ids：以空格分隔的 cBioPortal 研究 ID（必填）
• -g/--genes：以空格分隔的基因名称或 Ensembl ID（必填）
• -st/--stratification：用于组织数据的列（tissue、cancer_type、cancer_type_detailed、study_id、sample）
• -vt/--variation_type：数据类型（mutation_occurrences、cna_nonbinary、sv_occurrences、cna_occurrences、Consequence）
• -f/--filter：按列值筛选（例如，'study_id:msk_impact_2017'）
• -dd/--data_dir：缓存目录（默认：./gget_cbio_cache）
• -fd/--figure_dir：输出目录（默认：./gget_cbio_figures）
• -dpi：分辨率（默认：100）
• -sh/--show：在窗口中显示图表
• -nc/--no_confirm：跳过下载确认

示例：

# Search for studies
gget cbio search esophag ovary

# Create heatmap
gget cbio plot -s msk_impact_2017 -g AKT1 ALK BRAF -st tissue -vt mutation_occurrences

# Python
gget.cbio_search(["esophag", "ovary"])
gget.cbio_plot(["msk_impact_2017"], ["AKT1", "ALK"], stratification="tissue")

gget cosmic - COSMIC 数据库

搜索 COSMIC（Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer）数据库。

重要：商业用途需支付许可费。需要 COSMIC 账户凭据。

参数：

• searchterm：基因名称、Ensembl ID、突变表示法或样本 ID
• -ctp/--cosmic_tsv_path：已下载的 COSMIC TSV 文件路径（查询时必需）
• -l/--limit：最大结果数（默认：100）

数据库下载标志：

• -d/--download_cosmic：启用下载模式
• -gm/--gget_mutate：创建供 gget mutate 使用的版本
• -cp/--cosmic_project：数据库类型（cancer、census、cell_line、resistance、genome_screen、targeted_screen）
• -cv/--cosmic_version：COSMIC 版本
• -gv/--grch_version：人类参考基因组（37 或 38）
• --email、--password：COSMIC 凭据

示例：

# First download database
gget cosmic -d --email [email protected] --password xxx -cp cancer

# Then query
gget cosmic EGFR -ctp cosmic_data.tsv -l 10

# Python
gget.cosmic("EGFR", cosmic_tsv_path="cosmic_data.tsv", limit=10)

5. 其他工具

gget mutate - 生成突变序列

根据突变注释生成突变核苷酸序列。

参数：

• sequences：FASTA 文件路径或直接输入的序列（字符串/列表）
• -m/--mutations：包含突变数据的 CSV/TSV 文件或 DataFrame（必需）
• -mc/--mut_column：突变列名称（默认：'mutation'）
• -sic/--seq_id_column：序列 ID 列名称（默认：'seq_ID'）
• -mic/--mut_id_column：突变 ID 列名称
• -k/--k：侧翼序列长度（默认：30 个核苷酸）

返回：FASTA 格式的突变序列

示例：

# Single mutation
gget mutate ATCGCTAAGCT -m "c.4G>T"

# Multiple sequences with mutations from file
gget mutate sequences.fasta -m mutations.csv -o mutated.fasta

# Python
import pandas as pd
mutations_df = pd.DataFrame({"seq_ID": ["seq1"], "mutation": ["c.4G>T"]})
gget.mutate(["ATCGCTAAGCT"], mutations=mutations_df)

gget gpt - OpenAI 文本生成

使用 OpenAI API 生成自然语言文本。

需要进行设置：

gget setup gpt

重要：免费套餐仅在创建账户后的 3 个月内有效。请设置每月账单限额。

参数：

• prompt：用于生成文本的输入（必需）
• api_key：OpenAI 身份验证（必需）
• 模型配置：temperature、top_p、max_tokens、frequency_penalty、presence_penalty
• 默认模型：gpt-3.5-turbo（可配置）

示例：

gget gpt "Explain CRISPR" --api_key your_key_here

# Python
gget.gpt("Explain CRISPR", api_key="your_key_here")

gget setup - 安装依赖项

为特定模块安装/下载第三方依赖项。

参数：

• module：需要安装依赖项的模块名称
• -o/--out：输出文件夹路径（仅适用于 elm 模块）

需要设置的模块：

• alphafold - 下载约 4GB 的模型参数
• cellxgene - 安装 cellxgene-census（可能不支持最新的 Python）
• elm - 下载本地 ELM 数据库
• gpt - 配置 OpenAI 集成

示例：

# Setup AlphaFold
gget setup alphafold

# Setup ELM with custom directory
gget setup elm -o /path/to/elm_data

# Python
gget.setup("alphafold")

常见工作流

工作流 1：从基因发现到序列分析

查找并分析感兴趣的基因：

# 1. Search for genes
results = gget.search(["GABA", "receptor"], species="homo_sapiens")

# 2. Get detailed information
gene_ids = results["ensembl_id"].tolist()
info = gget.info(gene_ids[:5])

# 3. Retrieve sequences
sequences = gget.seq(gene_ids[:5], translate=True)

工作流 2：序列比对和结构分析

比对序列并预测结构：

# 1. Align multiple sequences
alignment = gget.muscle("sequences.fasta")

# 2. Find similar sequences
blast_results = gget.blast(my_sequence, database="swissprot", limit=10)

# 3. Predict structure
structure = gget.alphafold(my_sequence, plot=True)

# 4. Find linear motifs
ortholog_df, regex_df = gget.elm(my_sequence)

工作流 3：基因表达和富集分析

分析表达模式和功能富集：

# 1. Get tissue expression
tissue_expr = gget.archs4("ACE2", which="tissue")

# 2. Find correlated genes
correlated = gget.archs4("ACE2", which="correlation")

# 3. Get single-cell data
adata = gget.cellxgene(gene=["ACE2"], tissue="lung", cell_type="epithelial cell")

# 4. Perform enrichment analysis
gene_list = correlated["gene_symbol"].tolist()[:50]
enrichment = gget.enrichr(gene_list, database="ontology", plot=True)

工作流 4：疾病和药物分析

调查疾病关联和治疗靶点：

# 1. Search for genes
genes = gget.search(["breast cancer"], species="homo_sapiens")

# 2. Get disease associations
diseases = gget.opentargets("ENSG00000169194", resource="diseases")

# 3. Get drug associations
drugs = gget.opentargets("ENSG00000169194", resource="drugs")

# 4. Query cancer genomics data
study_ids = gget.cbio_search(["breast"])
gget.cbio_plot(study_ids[:2], ["BRCA1", "BRCA2"], stratification="cancer_type")

# 5. Search COSMIC for mutations
cosmic_results = gget.cosmic("BRCA1", cosmic_tsv_path="cosmic.tsv")

工作流 5：比较基因组学

比较不同物种中的蛋白质：

# 1. Get orthologs
orthologs = gget.bgee("ENSG00000169194", type="orthologs")

# 2. Get sequences for comparison
human_seq = gget.seq("ENSG00000169194", translate=True)
mouse_seq = gget.seq("ENSMUSG00000026091", translate=True)

# 3. Align sequences
alignment = gget.muscle([human_seq, mouse_seq])

# 4. Compare structures
human_structure = gget.pdb("7S7U")
mouse_structure = gget.alphafold(mouse_seq)

工作流 6：构建参考索引

为下游分析准备参考数据（例如 kallisto|bustools）：

# 1. List available species
gget ref --list_species

# 2. Download reference files
gget ref -w gtf -w cdna -d homo_sapiens

# 3. Build kallisto index
kallisto index -i transcriptome.idx transcriptome.fasta

# 4. Download genome for alignment
gget ref -w dna -d homo_sapiens

最佳实践

数据检索

• 使用 --limit 控制大型查询的结果数量
• 使用 -o/--out 保存结果，以便复现
• 检查数据库版本/发行版，确保不同分析之间保持一致
• 在生产脚本中使用 --quiet 以减少输出

序列分析

• 使用 BLAST/BLAT 时，先采用默认参数，再调整灵敏度
• 使用 gget diamond 搭配 --threads，加快本地比对
• 使用 --diamond_db 保存 DIAMOND 数据库，以便重复查询
• 进行多序列比对时，大型数据集请使用 -s5/--super5

表达和疾病数据

• 在 cellxgene 中，基因符号区分大小写（例如，'PAX7' 与 'Pax7'）
• 首次使用 alphafold、cellxgene、elm、gpt 前，先运行 gget setup
• 进行富集分析时，使用数据库快捷方式以提高便利性
• 使用 -dd 缓存 cBioPortal 数据，避免重复下载

结构预测

• AlphaFold 多聚体预测：使用 -mr 20 以提高准确性
• 使用 -r 标志对最终结构进行 AMBER 松弛
• 在 Python 中通过 plot=True 可视化结果
• 运行 AlphaFold 预测前，先检查 PDB 数据库

错误处理

• 数据库结构会发生变化；定期更新 gget：uv pip install --upgrade gget
• 使用 gget info 时，每次最多处理约 1000 个 Ensembl ID
• 对于大规模分析，为 API 查询实现速率限制
• 使用虚拟环境以避免依赖冲突

输出格式

命令行

• 默认：JSON
• CSV：添加 -csv 标志
• FASTA：gget seq、gget mutate
• PDB：gget pdb、gget alphafold
• PNG：gget cbio plot

Python

• 默认：DataFrame 或字典
• JSON：添加 json=True 参数
• 保存到文件：添加 save=True 或指定 out="filename"
• AnnData：gget cellxgene

资源

此技能包含参考文档，提供详细的模块信息：

references/

• module_reference.md - 所有模块的完整参数参考
• database_info.md - 有关所查询数据库及其更新频率的信息
• workflows.md - 扩展工作流示例和用例

如需更多帮助：

• 官方文档：https://pachterlab.github.io/gget/
• GitHub 问题：https://github.com/pachterlab/gget/issues
• 引用：Luebbert, L. & Pachter, L. (2023). Efficient querying of genomic reference databases with gget. Bioinformatics. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac836