以下は、Qiime2公式ドキュメント（1）に基づき、qiime dada2 denoise-paired コマンドの主なパラメータについて日本語で解説した学習ノートです。Qiime2でペアエンドリードを処理する際の参考になれば幸いです。
DADA2処理の流れ（概略）
Truncate&Trim → Learn error → Denoise → Merge → Chimera removal → ASV table生成
入力ファイル
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--i-demultiplexed-seqs
入力ファイル（demultiplexed SampleData[PairedEndSequencesWithQuality]）
シーケンスのトリミングと除去
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--p-trunc-len-f / --p-trunc-len-r
3' 末端をトリミング（シーケンス後半の質が落ちる部分を除去）。
→ リードの右端をカット
→ 設定値より短いリードは破棄される
→ ForwardとReverseのマージには、少なくとも12塩基以上のオーバーラップが必要（--p-min-overlap） -
--p-trim-left-f / --p-trim-left-r
5' 末端をトリミング（シーケンス前半の質が低い部分を除去）。
→ プライマー配列除去にも利用可能
エラーモデルの学習
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--p-n-reads-learn
エラーモデル学習に使用するリード数（デフォルト：1,000,000）
品質フィルタリング
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--p-max-ee-f / --p-max-ee-r
期待エラー数（Expected Errors）がこの値を超えるリードを破棄
→ デフォルトは2.0
DADA2の最初の切り捨て作業（Filter&Trim）の後に、一定のリード（Qiime2のデフォルトでは100万）を抽出して、エラーモデルの学習を行います。得られたエラーモデルはQiime2上では確認できませんが、Rで動かすと以下のようなグラフを得られます：
このモデルは、各Quality値ごとに A→C、A→G、A→T などの読み間違いの頻度を推定するものです。ドットは実際に観測されたエラー率、赤線はQスコアから推定された期待値です。
そこから各リードの合計 expected error（EE）＝各塩基の期待エラーの合計が計算され、設定した --p-max-ee よりも高い場合、そのリードは破棄されます。
📎 補足：エラーモデルはランごとに作成する
シーケンサーのランごとにエラーの傾向が異なるため、Qiime2公式ドキュメントでは「**各シーケンスランごとに**DADA2による denoise を実行し、その後マージする」ことが推奨されています。The DADA2 denoising process is only applicable to a single sequencing run at a time, so we need to run this on a per sequencing run basis and then merge the results. We’ll work through this initial step, and then pose several questions that can be answered as an exercise.
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--p-trunc-q
Quality score が指定値以下になった時点でリードをカット
→ カットされたリードが 最初の--p-trunc-lenより短いと破棄される
オーバーラップとマージ
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--p-min-overlap
Forward/Reverse のマージに必要な最小オーバーラップ長
→ デフォルトは12
サンプルの処理方法
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--p-pooling-method（Choices: 'independent', 'pseudo'）
'independent': サンプルごとに独立にDenoise（デフォルト）
'pseudo': 2回Denoiseを行い、2サンプル以上で現れたASVに対する感度を上げる
💡 Rでの設定例
R環境では `dada(..., pool="pseudo")` と指定します。キメラ除去
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--p-chimera-method（Choices: 'consensus', 'none', 'pooled'）
'consensus': サンプル単位で検出し、一定割合以上で除去（デフォルト）
'pooled': 全サンプルをまとめて検出
'none': キメラ除去を行わない -
--p-allow-one-off
1つのミスマッチやindelを許容するキメラ（Bimera）も検出
True: 厳しめの検出。1塩基のミスマッチやインデルを許容するキメラ（one-off bimera）も対象
False: 厳密な一致があるキメラ（exact bimera）のみ対象（デフォルト）
その他のパラメータ
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--p-hashed-feature-ids
Trueにすると、ASV IDが配列のハッシュ値になる。異なるランの統合解析に有用（デフォルト：True） -
--p-retain-all-samples
True：全サンプルを保持
False：ASV頻度が0のサンプルを除去
出力ファイル（3点）
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--o-table：FeatureTable[Frequency]（各サンプル×ASVの頻度テーブル） -
--o-representative-sequences：FeatureData[Sequence]（各ASVの代表配列（Qiime2上でクリックするとBLAST検索が可能） -
--o-denoising-stats：SampleData[DADA2Stats]（各ステップでのリード数の推移）
使用例
qiime dada2 denoise-paired \
--i-demultiplexed-seqs input.qza \
--p-trunc-len-f 280 \
--p-trunc-len-r 180 \
--p-trim-left-f 22 \
--p-trim-left-r 23 \
--o-table table.qza \
--o-representative-sequences rep-seqs.qza \
--o-denoising-stats stats-dada2.qza