名称: gget 描述: “用于快速生物信息学查询的CLI/Python工具包。适用于快速BLAST搜索。访问20多个数据库：基因信息（Ensembl/UniProt）、AlphaFold、ARCHS4、Enrichr、OpenTargets、COSMIC、基因组下载。对于高级BLAST/批处理，请使用biopython。对于多数据库集成，请使用bioservices。”
gget
概述
gget是一个命令行生物信息学工具和Python包，提供对20多个基因组数据库和分析方法的统一访问。通过一致的接口查询基因信息、序列分析、蛋白结构、表达数据和疾病关联。所有gget模块既可作为命令行工具，也可作为Python函数使用。
重要提示: gget查询的数据库持续更新，有时会改变其结构。gget模块每两周自动测试，并在必要时更新以匹配新数据库结构。
安装
在干净的虚拟环境中安装gget以避免冲突：
# 使用uv（推荐）
uv pip install gget
# 或使用pip
pip install --upgrade gget
# 在Python/Jupyter中
import gget
快速开始
所有模块的基本使用模式：
# 命令行
gget <模块> [参数] [选项]
# Python
gget.模块(参数, 选项)
大多数模块返回：
- 命令行: JSON（默认）或使用
-csv标志的CSV - Python: DataFrame或字典
跨模块的常用标志：
-o/--out: 保存结果到文件-q/--quiet: 抑制进度信息-csv: 返回CSV格式（仅命令行）
模块类别
1. 参考与基因信息
gget ref - 参考基因组下载
检索Ensembl参考基因组的下载链接和元数据。
参数:
species: 属_种格式（例如’homo_sapiens’, ‘mus_musculus’）。快捷方式：‘human’, ‘mouse’-w/--which: 指定返回类型（gtf, cdna, dna, cds, cdrna, pep）。默认：全部-r/--release: Ensembl发布号（默认：最新）-l/--list_species: 列出可用脊椎动物物种-liv/--list_iv_species: 列出可用无脊椎动物物种-ftp: 仅返回FTP链接-d/--download: 下载文件（需要curl）
示例:
# 列出可用物种
gget ref --list_species
# 获取人类的所有参考文件
gget ref homo_sapiens
# 仅下载小鼠的GTF注释
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
通过名称或描述跨物种定位基因。
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’要求所有-l/--limit: 返回的最大结果数
返回: ensembl_id, gene_name, ensembl_description, ext_ref_description, biotype, URL
示例:
# 在人类中搜索GABA相关基因
gget search -s human gaba gamma-aminobutyric
# 查找特定基因，要求所有词
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检索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: 包括PDB标识符（增加运行时间）
返回: UniProt ID, NCBI基因ID, 主要基因名称, 同义词, 蛋白名称, 描述, 生物类型, 规范转录本
示例:
# 获取多个基因的信息
gget info ENSG00000034713 ENSG00000104853 ENSG00000170296
# 包括PDB ID
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: 获取氨基酸序列而不是核苷酸-iso/--isoforms: 返回所有转录本变体（仅基因ID）
返回: FASTA格式序列
示例:
# 获取核苷酸序列
gget seq ENSG00000034713 ENSG00000104853
# 获取所有蛋白异构体
gget seq -t -iso ENSG00000034713
# Python
gget.seq(["ENSG00000034713"], translate=True, isoforms=True)
2. 序列分析与对齐
gget blast - BLAST搜索
针对标准数据库进行核苷酸或氨基酸序列的BLAST搜索。
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: nr, swissprot, pdbaa, refseq_protein
-l/--limit: 最大命中数（默认：50）-e/--expect: E值截止（默认：10.0）-lcf/--low_comp_filt: 启用低复杂度过滤-mbo/--megablast_off: 禁用MegaBLAST（仅blastn）
示例:
# BLAST蛋白序列
gget blast MKWMFKEDHSLEHRCVESAKIRAKYPDRVPVIVEKVSGSQIVDIDKRKYLVPSDITVAQFMWIIRKRIQLPSEKAIFLFVDKTVPQSR
# 从文件BLAST，指定数据库
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（默认：‘human’/hg38；选项：‘mouse’/mm39, ‘zebrafinch’/taeGut2, 等）
返回: 基因组, 查询大小, 对齐位置, 匹配数, 不匹配数, 对齐百分比
示例:
# 在人类中查找基因组位置
gget blat ATCGATCGATCGATCG
# 在不同组装中搜索
gget blat -a mm39 ATCGATCGATCGATCG
# Python
gget.blat("ATCGATCGATCGATCG", assembly="mouse")
gget muscle - 多序列对齐
使用Muscle5对齐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算法进行更快处理（大数据集）
返回: ClustalW格式的对齐序列或对齐FASTA (.afa)
示例:
# 从文件对齐序列
gget muscle sequences.fasta -o aligned.afa
# 对大数据集使用Super5
gget muscle large_dataset.fasta -s5
# Python
gget.muscle("sequences.fasta", save=True)
gget diamond - 本地序列对齐
使用DIAMOND执行快速本地蛋白或翻译DNA对齐。
参数:
- Query: 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（必需）--sensitivity: fast, mid-sensitive, sensitive, more-sensitive, very-sensitive（默认）, ultra-sensitive--threads: CPU线程数（默认：1）--diamond_db: 保存数据库以供重用--translated: 启用核苷酸到氨基酸对齐
返回: 身份百分比, 序列长度, 匹配位置, 缺口开放数, E值, 比特分数
示例:
# 针对参考对齐
gget diamond GGETISAWESQME -ref reference.fasta --threads 4
# 保存数据库以供重用
gget diamond query.fasta -ref ref.fasta --diamond_db my_db.dmnd
# Python
gget.diamond("GGETISAWESQME", reference="reference.fasta", threads=4)
3. 结构与蛋白分析
gget pdb - 蛋白结构
查询RCSB蛋白数据库获取结构和元数据。
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:
# 下载PDB结构
gget pdb 7S7U -o 7S7U.pdb
# 获取元数据
gget pdb 7S7U -r entry
# Python
gget.pdb("7S7U", save=True)
gget alphafold - 蛋白结构预测
使用简化AlphaFold2预测3D蛋白结构。
所需设置:
# 首先安装OpenMM（版本取决于Python版本）
# Python < 3.10:
conda install -qy conda==4.13.0 && conda install -qy -c conda-forge openmm=7.5.1
# Python 3.10:
conda install -qy conda==24.1.2 && conda install -qy -c conda-forge openmm=7.7.0
# Python 3.11:
conda install -qy conda==24.11.1 && conda install -qy -c conda-forge openmm=8.0.0
# 然后设置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。多个序列触发多聚体建模-mr/--multimer_recycles: 循环迭代次数（默认：3；推荐20以获得准确性）-mfm/--multimer_for_monomer: 对单个蛋白应用多聚体模型-r/--relax: 对顶级模型进行AMBER松弛plot: 仅Python；生成交互式3D可视化（默认：True）show_sidechains: 仅Python；包括侧链（默认：True）
返回: PDB结构文件, JSON对齐错误数据, 可选的3D可视化
示例:
# 预测单个蛋白结构
gget alphafold MKWMFKEDHSLEHRCVESAKIRAKYPDRVPVIVEKVSGSQIVDIDKRKYLVPSDITVAQFMWIIRKRIQLPSEKAIFLFVDKTVPQSR
# 以更高准确性预测多聚体
gget alphafold sequence1.fasta -mr 20 -r
# Python带可视化
gget.alphafold("MKWMFK...", plot=True, show_sidechains=True)
# 多聚体预测
gget.alphafold(["sequence1", "sequence2"], multimer_recycles=20)
gget elm - 真核线性基序
预测蛋白序列中的真核线性基序。
所需设置:
gget setup elm
参数:
sequence: 氨基酸序列或UniProt Acc-u/--uniprot: 表示序列是UniProt Acc-e/--expand: 包括蛋白名称、生物体、参考文献-s/--sensitivity: DIAMOND对齐敏感性（默认：“very-sensitive”）-t/--threads: 线程数（默认：1）
返回: 两个输出：
- ortholog_df: 来自同源蛋白的线性基序
- regex_df: 在输入序列中直接匹配的基序
示例:
# 从序列预测基序
gget elm LIAQSIGQASFV -o results
# 使用UniProt accession和扩展信息
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数据库获取相关基因或组织表达数据。
参数:
gene: 基因符号或Ensembl ID（带--ensembl标志）-w/--which: ‘correlation’（默认，返回100个最相关基因）或’tissue’（表达图谱）-s/--species: ‘human’（默认）或’mouse’（仅组织数据）-e/--ensembl: 输入是Ensembl ID
返回:
- 相关性模式: 基因符号, 皮尔逊相关系数
- 组织模式: 组织标识符, 最小/Q1/中位数/Q3/最大表达值
示例:
# 获取相关基因
gget archs4 ACE2
# 获取组织表达
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获取单细胞数据。
所需设置:
gget setup cellxgene
参数:
--gene(-g): 基因名称或Ensembl ID（区分大小写！‘PAX7’ 用于人类, ‘Pax7’ 用于小鼠）--tissue: 组织类型(s)--cell_type: 特定细胞类型(s)--species(-s): ‘homo_sapiens’（默认）或 ‘mus_musculus’--census_version(-cv): 版本（“stable”, “latest”, 或带日期）--ensembl(-e): 使用Ensembl ID--meta_only(-mo): 仅返回元数据- 额外过滤器: disease, development_stage, sex, assay, dataset_id, donor_id, ethnicity, suspension_type
返回: 带计数矩阵和元数据的AnnData对象（或仅元数据的DataFrame）
示例:
# 获取特定基因和细胞类型的单细胞数据
gget cellxgene --gene ACE2 ABCA1 --tissue lung --cell_type "mucus secreting cell" -o lung_data.h5ad
# 仅元数据
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对基因列表进行本体富集分析。
参数:
genes: 基因符号或Ensembl ID-db/--database: 参考数据库（支持快捷方式：‘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: 保存带高亮基因的KEGG通路图像plot: 仅Python；生成图形结果
数据库快捷方式:
- ‘pathway’ → KEGG_2021_Human
- ‘transcription’ → ChEA_2016
- ‘ontology’ → GO_Biological_Process_2021
- ‘diseases_drugs’ → GWAS_Catalog_2019
- ‘celltypes’ → PanglaoDB_Augmented_2021
示例:
# 对本体进行富集分析
gget enrichr -db ontology ACE2 AGT AGTR1
# 保存KEGG通路
gget enrichr -db pathway ACE2 AGT AGTR1 -ko ./kegg_images/
# Python带绘图
gget.enrichr(["ACE2", "AGT", "AGTR1"], database="ontology", plot=True)
gget bgee - 同源性与表达
从Bgee数据库检索同源性和基因表达数据。
参数:
ens_id: Ensembl基因ID或NCBI基因ID（用于非Ensembl物种）。当type=expression时支持多个ID-t/--type: ‘orthologs’（默认）或’expression’
返回:
- 同源性模式: 跨物种匹配基因及ID、名称、分类信息
- 表达模式: 解剖实体、置信度分数、表达状态
示例:
# 获取同源性
gget bgee ENSG00000169194
# 获取表达数据
gget bgee ENSG00000169194 -t expression
# 多个基因
gget bgee ENSBTAG00000047356 ENSBTAG00000018317 -t expression
# Python
gget.bgee("ENSG00000169194", type="orthologs")
gget opentargets - 疾病与药物关联
从OpenTargets检索疾病和药物关联。
参数:
- Ensembl基因ID（必需）
-r/--resource: diseases（默认）, drugs, tractability, pharmacogenetics, expression, depmap, interactions-l/--limit: 结果计数上限- 过滤参数（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
- drugs:
示例:
# 获取相关疾病
gget opentargets ENSG00000169194 -r diseases -l 5
# 获取相关药物
gget opentargets ENSG00000169194 -r drugs -l 10
# 获取组织表达
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: 空格分隔的cBioPortal研究ID（必需）-g/--genes: 空格分隔的基因名称或Ensembl ID（必需）-st/--stratification: 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: 按列值过滤（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-nc/--no_confirm: 跳过下载确认
示例:
# 搜索研究
gget cbio search esophag ovary
# 创建热图
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（癌症体细胞突变目录）数据库。
重要提示: 商业使用需许可费用。需要COSMIC账户凭据。
参数:
searchterm: 基因名称、Ensembl ID、突变符号或样本ID-ctp/--cosmic_tsv_path: 下载的COSMIC TSV文件路径（查询必需）-l/--limit: 最大结果数（默认：100）
数据库下载标志:
-d/--download_cosmic: 激活下载模式-gm/--gget_mutate: 创建gget mutate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:
# 首先下载数据库
gget cosmic -d --email user@example.com --password xxx -cp cancer
# 然后查询
gget cosmic EGFR -ctp cosmic_data.tsv -l 10
# Python
gget.cosmic("EGFR", cosmic_tsv_path="cosmic_data.tsv", limit=10)
5. 附加工具
gget mutate - 生成突变序列
从突变注释生成突变核苷酸序列。
参数:
sequences: FASTA文件路径或直接序列输入（字符串/列表）-m/--mutations: CSV/TSV文件或带突变数据的DataFrame（必需）-mc/--mut_column: 突变列名（默认：‘mutation’）-sic/--seq_id_column: 序列ID列（默认：‘seq_ID’）-mic/--mut_id_column: 突变ID列-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:
# 单个突变
gget mutate ATCGCTAAGCT -m "c.4G>T"
# 多个序列，从文件突变
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。
所需设置:
gget setup gpt
重要提示: 免费层限于账户创建后3个月。设置月度计费限制。
参数:
prompt: 用于生成的文本输入（必需）api_key: OpenAI认证（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 "解释CRISPR" --api_key your_key_here
# Python
gget.gpt("解释CRISPR", api_key="your_key_here")
gget setup - 安装依赖
为特定模块安装/下载第三方依赖。
参数:
module: 需要依赖安装的模块名称-o/--out: 输出文件夹路径（仅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Python）elm- 下载本地ELM数据库gpt- 配置OpenAI集成
示例:
# 设置AlphaFold
gget setup alphafold
# 设置ELM，自定义目录
gget setup elm -o /path/to/elm_data
# Python
gget.setup("alphafold")
常见工作流程
工作流程1: 基因发现到序列分析
查找并分析感兴趣基因：
# 1. 搜索基因
results = gget.search(["GABA", "receptor"], species="homo_sapiens")
# 2. 获取详细信息
gene_ids = results["ensembl_id"].tolist()
info = gget.info(gene_ids[:5])
# 3. 检索序列
sequences = gget.seq(gene_ids[:5], translate=True)
工作流程2: 序列对齐与结构
对齐序列并预测结构：
# 1. 对齐多个序列
alignment = gget.muscle("sequences.fasta")
# 2. 查找相似序列
blast_results = gget.blast(my_sequence, database="swissprot", limit=10)
# 3. 预测结构
structure = gget.alphafold(my_sequence, plot=True)
# 4. 查找线性基序
ortholog_df, regex_df = gget.elm(my_sequence)
工作流程3: 基因表达与富集
分析表达模式和功能富集：
# 1. 获取组织表达
tissue_expr = gget.archs4("ACE2", which="tissue")
# 2. 查找相关基因
correlated = gget.archs4("ACE2", which="correlation")
# 3. 获取单细胞数据
adata = gget.cellxgene(gene=["ACE2"], tissue="lung", cell_type="epithelial cell")
# 4. 执行富集分析
gene_list = correlated["gene_symbol"].tolist()[:50]
enrichment = gget.enrichr(gene_list, database="ontology", plot=True)
工作流程4: 疾病与药物分析
研究疾病关联和治疗目标：
# 1. 搜索基因
genes = gget.search(["breast cancer"], species="homo_sapiens")
# 2. 获取疾病关联
diseases = gget.opentargets("ENSG00000169194", resource="diseases")
# 3. 获取药物关联
drugs = gget.opentargets("ENSG00000169194", resource="drugs")
# 4. 查询癌症基因组学数据
study_ids = gget.cbio_search(["breast"])
gget.cbio_plot(study_ids[:2], ["BRCA1", "BRCA2"], stratification="cancer_type")
# 5. 在COSMIC中搜索突变
cosmic_results = gget.cosmic("BRCA1", cosmic_tsv_path="cosmic.tsv")
工作流程5: 比较基因组学
跨物种比较蛋白：
# 1. 获取同源性
orthologs = gget.bgee("ENSG00000169194", type="orthologs")
# 2. 获取序列用于比较
human_seq = gget.seq("ENSG00000169194", translate=True)
mouse_seq = gget.seq("ENSMUSG00000026091", translate=True)
# 3. 对齐序列
alignment = gget.muscle([human_seq, mouse_seq])
# 4. 比较结构
human_structure = gget.pdb("7S7U")
mouse_structure = gget.alphafold(mouse_seq)
工作流程6: 构建参考索引
为下游分析准备参考数据（例如kallisto|bustools）：
# 1. 列出可用物种
gget ref --list_species
# 2. 下载参考文件
gget ref -w gtf -w cdna -d homo_sapiens
# 3. 构建kallisto索引
kallisto index -i transcriptome.idx transcriptome.fasta
# 4. 下载基因组用于对齐
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大小 - 使用
-o/--out保存结果以确保可重复性 - 检查数据库版本/发布以确保跨分析的一致性
- 在生产脚本中使用
--quiet减少输出
序列分析
- 对于BLAST/BLAT，从默认参数开始，然后调整敏感性
- 使用
gget diamond带--threads进行更快的本地对齐 - 使用
--diamond_db保存DIAMOND数据库以供重复查询 - 对于多序列对齐，使用
-s5/--super5处理大数据集
表达与疾病数据
- 在cellxgene中基因符号区分大小写（例如’PAX7’ vs ‘Pax7’）
- 在首次使用alphafold、cellxgene、elm、gpt前运行
gget setup - 对于富集分析，使用数据库快捷方式方便
- 使用
-dd缓存cBioPortal数据以避免重复下载
结构预测
- AlphaFold多聚体预测：使用
-mr 20获得更高准确性 - 使用
-r标志对最终结构进行AMBER松弛 - 在Python中使用
plot=True可视化结果 - 在运行AlphaFold预测前先检查PDB数据库
错误处理
- 数据库结构变化；定期更新gget：
pip install --upgrade gget - 使用gget info一次处理最多约1000个Ensembl ID
- 对于大规模分析，为API查询实施速率限制
- 使用虚拟环境避免依赖冲突
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
此技能包括详细模块信息的参考文档：
references/
module_reference.md- 所有模块的全面参数参考database_info.md- 关于查询数据库及其更新频率的信息workflows.md- 扩展工作流程示例和用例
额外帮助：
- 官方文档: https://pachterlab.github.io/gget/
- GitHub issues: 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