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評判數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)

也許是歷史傳統(tǒng)的問題， Rint （Rsym，Rmerge）被選中了作為評判數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)。甚至在很多不是很專業(yè)的書里，學(xué)生們都被告知Rint 需要低于多少，I/σ高于多少才能表示數(shù)據(jù)可用。于是乎，這些數(shù)值變成了評判數(shù)據(jù)質(zhì)量所謂的金標(biāo)準(zhǔn)?？墒钱?dāng)提問Rint 是什么意義時，跟什么因素相關(guān)時，大多數(shù)同學(xué)卻卡在了那里?？赡躌int在大多數(shù)同學(xué)眼里就是個發(fā)表文章的門檻數(shù)值，具體是什么意義已經(jīng)不再重要。不然就不會有那么多同學(xué)追問著怎么把Rint修下去，或者解決掉所謂的“錯誤"。

誠然Rint本身的意義并不復(fù)雜。它的公式也看起來一目了然，表示著合并等效衍射點之間的誤差。Rint值越低，通常表示著數(shù)據(jù)的精度越高。然而這是有一定的前提條件的。Rint實際上并不是一個很好的評判數(shù)據(jù)質(zhì)量的指標(biāo)。畢竟絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都是通過Scale校正獲得。過度的Fitting，以及刻意排除太多的衍射點都可以獲得人為的更低的Rint(以及更高的I/σ)。而這些刻意追求的數(shù)字對結(jié)構(gòu)精修并無意義，反而會導(dǎo)致精修的結(jié)果失真。甚至一些數(shù)據(jù)處理的軟件會去迎合同學(xué)們的這種“追求"，去“美顏"數(shù)據(jù)，讓大家“喜聞樂見"，然而有時掉進(jìn)了坑里，卻渾然不知。Rint同時也受到數(shù)據(jù)收集的多重度的影響。過低的多重度，會讓衍射點沒有其它等效點可以進(jìn)行比較，自然Rint就會很低，甚至接近于0，然而卻毫無意義（結(jié)構(gòu)甚至都無法解析）。而高多重度的數(shù)據(jù)，由公式?jīng)Q定了Rint自然會升高，反而成了大家不喜歡看到的數(shù)值。但是不管怎么解釋，很多同學(xué)仍然不以為然，原因只是Checkcif不檢查多重度，但是對Rint卻有“嚴(yán)格"的門檻（而實際上大多數(shù)Rint高的問題是分辨率的問題）。同樣的I/σ也是一樣，不同的誤差模型的算法，自然得到的數(shù)值會大有不同。調(diào)高I/σ自然也是大家喜聞樂見的事情，比如故意降低σ，刪除更多的衍射點也會讓I/σ看起來更高。然而這些美顏的數(shù)據(jù)，對結(jié)構(gòu)精修卻毫無意義。

對于多重度對Rint的影響，Rmeas解決了這個問題，所以對于蛋白晶體學(xué)傾向于用Rmeas。此外現(xiàn)在還有CC1/2 來表征數(shù)據(jù)質(zhì)量。不過在化學(xué)晶體學(xué)界似乎對這兩個數(shù)值并不感冒。也許是通常衍射太強(qiáng)，不需要更寬松的指標(biāo)。這些指標(biāo)在APEX4里都能輕松看到。
實例分析

比如前兩天講座的時候提到的一個數(shù)據(jù)，大家投票的結(jié)果在意料之中。超過一半的同學(xué)都認(rèn)為質(zhì)量更高的數(shù)據(jù)是A。如果這是不同的數(shù)據(jù)還情有可原，然而這是同一套數(shù)據(jù)，同樣的結(jié)構(gòu)模型?；蛟S是顏色的誤導(dǎo)，讓同學(xué)們失去了基本的判斷力。A為什么會看起來更好看，因為Reject了很多數(shù)據(jù)。完整度表觀上只下降了2%，而實際上卻高達(dá)30%的數(shù)據(jù)被reject，Multiplicity極大的下降。保留下來的衍射點自然站在了一邊，雖然看起來更精確，卻丟失了準(zhǔn)確。自然結(jié)構(gòu)精修的結(jié)果就會反過來打臉。追求某些數(shù)字，對結(jié)構(gòu)解析和精修本身毫無意義。結(jié)構(gòu)精修的質(zhì)量作為評判數(shù)據(jù)質(zhì)量的指標(biāo)才更加合理。比如R1，健長的精度，殘余的電子峰等。

▲圖1  Better Data Quality A or B？

除了軟件處理造成的假象，有時候會遇到一些看起來數(shù)值質(zhì)量很高，卻怎么也精修不好的數(shù)據(jù)。比如有嚴(yán)重的無序，莫名的Q峰。這時候?qū)Ｗ⒂诮Y(jié)構(gòu)精修，會百思不得其解。從衍射圖上才會發(fā)現(xiàn)更多的端倪。孿晶自然不需要多做解釋，而另外一些問題則更加的隱蔽，單純從hkl上其實發(fā)覺不了任何問題。因為單晶的數(shù)據(jù)還原并不是還原的所有的信息，而是通過晶胞截選而來。而很多時候，“晶胞"不能反映衍射的全部信息，自然會丟掉很多原本的衍射細(xì)節(jié)。比如很多Smear的信號，Modulation的信號，衍射點形狀的信號。這些信息都不會在hkl文件中體現(xiàn)。普通的結(jié)構(gòu)精修自然也無法全部的反映晶體的實際狀況。

▲圖2 丟失的衍射信息 A，衍射點間的彌散信號 B，衍射的背景彌散，C，Modulation (Precession Image)

結(jié)論

所以數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估，從來都不是單個指標(biāo)，固定的標(biāo)準(zhǔn)。從衍射圖到數(shù)據(jù)處理，到結(jié)構(gòu)精修，每一步的細(xì)節(jié)都在告訴著我們的數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的問題。真實的數(shù)據(jù)才會有真實的結(jié)構(gòu)，刻意為了迎合某些死板的標(biāo)準(zhǔn)，不惜去“美顏"甚至偽造數(shù)據(jù)，也就背離了科學(xué)研究。

-轉(zhuǎn)載于《布魯克X射線部門》公眾號