XDS de 回折プロファイル分布見る

K. Yam @yam_cpp

位相決定のためにはデータの精度が大事なので，XDSで処理する際に，MINPKの値を上げてみることを考える．CORRECTのときに変えたけどあまり変化無し．INTEGRATEからやり直さないとダメかな

K. Yam @yam_cpp

MINPKを上げてみたけど，あまり結果は変わらない・・・試しにプロットしてみたら，元々大部分がPEAK>90だった．思い切ってMINPK=95とかにしてみるか．

K. Yam @yam_cpp

あとCORR(Correlation between observed and expected reflection profile)が低い（40とか20とか）のも気になる．良いデータ（標準タンパクとか）なら，80とか行くしなあ

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp 逆に100%にならないのが結構あるのかな？> PEAK>90

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu 大部分がPEAK>95の間違いでした．CORRは結構悪いですね．．どのくらいあれば良いのか，よく分かりませんが． http://twitpic.com/4ket96

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ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp ふーむ。分布が二山になっている原因を特定すればよさげやね。これって計算元の分布の悪い反射情報をトレースできそう？？INTEGRATE.LPかな？

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp INTEGRATE.LPからはトレースが難しそうやね。ピークを追いかけていくしかないのか・・・。しかし、ちょっと調べた感じだとCORRELATION悪い→Rsymが悪くなるという感じでもなさそう。本当のIの精度はわかんないけど。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu ちなみにデテクタ上の分布はこのような感じです．描いてみたものの，よく分かりませんね．少なくとも高角のCORRは悪そうですが http://twitpic.com/4kez8o

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ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp なーるほど。XDS_ASCII.HKLにそんな情報が（恥ｗ）！でも確かによくわからんな。ぼやっと見ると２回軸がありますね。なんやろこの中心線付近の左右の違い・・・。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu 確かに…何でしょうこれ．ちなみにこの散布図は点を重ね打ちしてるだけなので，白いゾーンの裏に実は青い点がいっぱいあるという可能性もあります・・（実は使えないプロットかも

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu CORRとI/SIGMAは強い相関があるようです（SIGIOBS>0のみplot）．今更ですがCORRって…profileから予測される強度と実際の強度の相関ということで良いんでしょうか？(^_^; http://twitpic.com/4kf7fd

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ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp プロファイルの定義とINTEGRATE.LPの記述を見るとそれで合っていると思いますよ。これも面白いプロットやね。強度が強い方がプロファイルをよく予想できる？or partial反射が増える低角のプロファイルがよりよい？後者だとfine+XDSつえー、ですね。

K. Yam @yam_cpp

（しまった，twitpicのコメント欄にはplotの作成コマンドを書いておけばよかった）

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu 分解能で色分けもやってみたいですね．あとp(Wilson)も面白そうです．XDS_ASCII.HKLにその情報は載らないので自分で計算して加えなければですね．

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp うん、こうやってくとなんか別のデータ精度指標が見つかるかも。Rsymも重要やけど「位相が決まりやすい」とか「水素見えやすい」とかが幾種類かのプロットで分類できたら楽しそう。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu 「位相が決まりやすい」指標が見つかれば最高ですね．（特に低角の）強度を正確に取れているかどうか，という指標に言い換えられますよね．難しそうですが．．

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu 低角ほどCORRは良い傾向はあるみたいですね．http://twitpic.com/4kfvmo

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ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp ほぅ。なるほど。コントアって何？コマンドから読み取れなくてすみません。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu この等高線は，点の密度を表しています（はずです）．左上（低角かつ高CORR）と右下（高角かつ低CORR）の密集度が大きいようです．

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp なるほど。広角は反射が多いので引っ張られて見えるのかな？でもちゃんと1/r^3プロットか・・・。これまた二つの分布。mosaicityに対して振動幅を変えた結果をプロットして見比べてみるともう少し突っ込んだ議論ができそうですな。同じ結晶でやる必要があるが。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu ちなみに，先程まで貼っていたのは，けっこうスポットの汚いフレームを沢山含んでいます．試しに，標準試料を使った結晶で同じプロットを作ると…一瞬目を疑いましたｗ http://twitpic.com/4kg3tp

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ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp すばらすぃ～～。なるほど、少なくともプロファイルがきれいなのか？ということを表現するのに非常によいですね。> そのためのものかｗ　データ収集が終わって角度領域ごとにこのプロットしておくとプロファイルのイホウセイとか嫌な領域がすぐわかるでおますな。

K. Yam @yam_cpp

@kun32xu なるほど，面白そうですね！というわけで早速．悪いデータの方です．後半が特にピークの形が汚いんですが，如実に表れていますね．「なるほど」とか言って実は角度vsCORRはxdsstatが作ってくれるんですがｗ http://twitpic.com/4kg7me

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K. Yam @yam_cpp

@kun32xu いちおう，今回プロットに使ったRのコードを上げておきます．もしご興味があれば．． http://snipt.org/wppr （慣れてないのであまり綺麗なコードじゃないと思いますが）

ひ○たく @kun32xu

@yam_cpp ほー。 > xdsstat 。あかんな、おっさんプログラムの使い方ついていけへん。yamさんと知り合えてよかったよｗ　これいいね。めっさ如実やんか。もともと少し問題ありそうやけどさらに後半でキテるわけね。今度はdoseとかでプロットしてみるとまたまた(ry