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 > Parámetros de Python són iguales a los parámetros largos (`--parámetro`) de Terminal, si no especificado de otra manera. Banderas son parámetros de verdadero o falso (True/False) en Python. El manuál para cualquier modulo de gget se puede llamar desde la Terminal con la bandera `-h` `--help`.  
-## gget elm 🎭
+# gget elm 🎭
 Prediga localmente motivos lineales eucarióticos (ELMs) a partir de una secuencia de aminoácidos o UniProt Acc utilizando datos de la [base de datos ELM](http://elm.eu.org/).    
 Produce: Resultados en formato JSON (Terminal) o Dataframe/CSV (Python). Este módulo devuelve dos tipos de resultados (ver ejemplos).   
 
 **Los datos de ELM se pueden descargar y distribuir para uso no comercial de acuerdo con el [acuerdo de licencia de software de ELM](http://elm.eu.org/media/Elm_academic_license.pdf).**  
 
-Si utiliza `gget elm` en una publicación, favor de citar:  
-- Laura Luebbert, Chi Hoang, Manjeet Kumar, Lior Pachter, Fast and scalable querying of eukaryotic linear motifs with gget elm, _Bioinformatics_, 2024, btae095, [https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae095](https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae095)
-- Manjeet Kumar, _et al._, The Eukaryotic Linear Motif resource: 2022 release, _Nucleic Acids Research_, Volume 50, Issue D1, 7 January 2022, Pages D497–D508, [https://doi.org/10.1093/nar/gkab975](https://doi.org/10.1093/nar/gkab975)
-
 Antes de usar `gget elm` por primera vez, ejecute `gget setup elm` / `gget.setup("elm")` una vez (consulte también [`gget setup`](setup.md)).   
 
 **Parámetro posicional**  
@@ -90,3 +86,10 @@ regex_df:
 (Los motivos que aparecen en muchas especies diferentes pueden parecer repetidos, pero todas las filas deben ser únicas.)
 
 #### [Màs ejemplos](https://github.com/pachterlab/gget_examples)  
+
+# Citar    
+Si utiliza `gget elm` en una publicación, favor de citar los siguientes artículos:  
+- Laura Luebbert, Chi Hoang, Manjeet Kumar, Lior Pachter, Fast and scalable querying of eukaryotic linear motifs with gget elm, _Bioinformatics_, 2024, btae095, [https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae095](https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae095)
+
+- Manjeet Kumar, Sushama Michael, Jesús Alvarado-Valverde, Bálint Mészáros, Hugo Sámano‐Sánchez, András Zeke, Laszlo Dobson, Tamas Lazar, Mihkel Örd, Anurag Nagpal, Nazanin Farahi, Melanie Käser, Ramya Kraleti, Norman E Davey, Rita Pancsa, Lucía B Chemes, Toby J Gibson, The Eukaryotic Linear Motif resource: 2022 release, Nucleic Acids Research, Volume 50, Issue D1, 7 January 2022, Pages D497–D508, [https://doi.org/10.1093/nar/gkab975](https://doi.org/10.1093/nar/gkab975)
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