下面用表格形式把你这条 build_db 命令涉及的参数做系统说明（按“类别 → 参数 → 作用 → 影响”整理）。

🧬 一、核心算法参数（决定数据库结构）

🗂 二、输入输出文件参数（数据库组成文件）

🧠 三、Hash 表容量控制（内存核心）

📌 你用的是：

-c 24137

约等于 24G 容量。

⚡ 四、性能控制参数

📊 五、你当前命令参数总结

🧩 六、参数之间的关系图

k (35)
 └─ 内部选 l (31)
       └─ 应用 S mask
            └─ 插入 CHT (capacity=c)

🎯 七、最重要的 3 个参数

如果你只记住三个：

| 排名 | 参数 | 决定什么 |
| -- | -- | ---------- |
| ① | -k | 准确率 vs 敏感度 |
| ② | -l | 数据库大小 |
| ③ | -c | 内存占用 |

🚀 如果你想更深入

我可以再给你：

• 📐 minimizer 数学原理表格
• 💾 内存计算公式
• 🧮 capacity 如何估算
• 🔬 DNA vs Protein 模式对比表
• 🧠 Kraken2 CHT 结构解析

你想看哪一块？

很好 👍 我来专门解释：

在 Kraken 2 中，这个哈希表是如何用于“基因序列”的？

你刚刚看到的 Rust 示例：

table.compare_and_set(12345, 5, &mut old);

这里的 12345 在真实 Kraken 中并不是随便的数字，而是：

🔬 一个 k-mer（DNA 片段）的编码结果

一、Kraken 中真正存的是什么？

Kraken 不是直接存整条基因序列。

它存的是：

k-mer  →  taxid

例如：

DNA 序列：

ATGCGTACGTTAGC

如果 k = 5

会被切成：

ATGCG
TGCGT
GCGTA
CGTAC
...

这些 5-mer 就是哈希表的 key。

二、DNA 如何变成数字？

Kraken 里会把 DNA 编码成 2-bit 表示：

| 碱基 | 二进制 |
| -- | --- |
| A | 00 |
| C | 01 |
| G | 10 |
| T | 11 |

比如：

ATGC

变成：

00 11 10 01

变成一个 8-bit 整数。

k=31 时，就是 62-bit 整数。

👉 这就是：

hkey_t key

三、哈希表中存的到底是什么？

Kraken 不存完整 key。

它存：

hash(key) 的高位部分  →  taxid

结构：

[ hashed_key | taxid ]

例如：

总共 32 bits。

四、构建数据库时发生什么？

数据库构建阶段：

对每个参考基因组：

for 每条DNA序列:
    for 每个k-mer:
        key = encode(k-mer)
        taxid = 当前物种ID
        hash_table.compare_and_set(key, taxid)

如果：

• 该 k-mer 第一次出现 → 插入 taxid
• 该 k-mer 已经存在，但来自不同物种 → 存 LCA（最近共同祖先）

五、查询时发生什么？

当 Kraken 分类一条 read：

输入 read：
ATGCGTACGTTAGC...

步骤：

1️⃣ 切成 k-mer
2️⃣ 每个 k-mer 查询 hash 表：

let taxid = table.get(encoded_kmer);

3️⃣ 得到一堆 taxid：

562
562
561
562
0

4️⃣ 投票决定最终分类

六、你写的 Rust 示例在 Kraken 中对应什么？

你写的：

table.compare_and_set(12345, 5, &mut old);

在 Kraken 里真实对应的是：

let encoded_kmer = encode_dna("ATGCGT...");
let taxid = 562;  // E. coli

table.compare_and_set(encoded_kmer, taxid, &mut old);

七、为什么要“压缩”？

因为数据库非常巨大。

假设：

• 30 亿碱基
• k=31
• 可能有 10^9 个 k-mer

如果每个 cell 8 字节：

8GB 内存

但 Kraken 只用：

4 字节 / cell

节省一半内存。

八、CompactHashTable 在 Kraken 中的角色

它是：

🧠 所有 k-mer 到物种 ID 的高速查找索引

九、整体流程图

构建数据库：

Genome → k-mer → encode → hash → CompactHashTable

分类 read：

Read → k-mer → encode → hash lookup → taxid → 投票

十、为什么允许“概率型错误”？

因为只存 hash 的高位部分。

可能发生：

两个不同 k-mer → 同样的 compacted_key

这叫：

假阳性

但概率极低，而且：

• Kraken 使用大量 k-mer 投票
• 单个错误不会影响整体结果

十一、真实世界例子

假设数据库中：

ATGCG → 562 (E. coli)

查询时：

read: ATGCGTACG...

切片：

ATGCG → 查到 562

如果 read 中 80% k-mer 都指向 562

最终分类为：

Escherichia coli

十二、总结一句话

在 Kraken 2 中：

CompactHashTable 存储的是
“DNA k-mer → 物种 taxid” 的压缩索引
用于超高速分类基因序列

如果你愿意，我可以下一步讲：

• 🔬 LCA 是如何计算的？
• 🧬 minimizer 是怎么减少内存的？
• 🚀 为什么 Kraken2 比 Kraken1 快？
• 🦀 Rust 版本如何支持真实 DNA 编码？

你想往哪块深入？