蛋白結晶構造解析してる人が好きそうなまとめ2

ひ○たく @kun32xu

うーん、ピラちゃん用スポットファインドの実装気になるなー。

とりさん @biochem_fan

@kun32xu @cuemolnohito @t2438 某GPCRをやってる頃で、ちょうどRaymondのA2aの再現が取れたといってその結晶も届いたのです。その結晶をいくつか殺して「ああ、露光条件と分解能と寿命の感覚が掴めた」とボスが喜んで、本番のデータ収集に向かってました

とりさん @biochem_fan

結局は、同じような性質の結晶をいくつか犠牲にして条件検討するしかないのかなぁ。それが分かってこれば、この条件でここまで点が見えるヤツは、本番でここまで分解能が出るというのも分かってくると。

ひ○たく @kun32xu

@biochem_fan @cuemolnohito @t2438 なるほど。いや、経験に勝るものは無いですよね。ピラちゃん経験も積んでおきたいところですが、サイト内に設置されるのは年明けのお休み中です、、、

ひ○たく @kun32xu

@biochem_fan 1ショットで、ある程度のあたりはつけれると思いますけどリアルはやはり手強いですよねw 同じロットだと温度因子が同じという前提が成立すればあとは結晶（か、ビーム）サイズとドーズでなんとかなるはずっすよ。

きゅうもるの中の人 @cuemolnohito

今後愛称はEIGERはアイちゃん，MOENCHはメンちゃんになるんだろうか．．．

K. Yam @yam_cpp

昨日TLで話題になった，サチった反射の強度をプロファイルフィッティングでどのくらい正しく見積もれるか？問題．今まで実験したこと無かったので，試してみた．ただ手元には高角・低角分けて取った時のデータ（前者で低角はサチったピクセルが縦に拡がりまくっている酷い状態）しか無いのでやや極端

K. Yam @yam_cpp

低角サチりまくってる高角用データをXDSで処理（但しサチった反射はprofile learningには使用せず）し，低角用データとマージしたものと比較を行った．全体のR-freeは2%pt高い程度（13%vs15%）．但しやはり低角のR-freeは悪い傾向

2438@ROM @t2438

@yam_cpp ちなみに、プロファイルフィッティングをせずに低角サチッたデータだけで使うとＲはどの程度になりますか？

K. Yam @yam_cpp

そして両者の強度を分解能別に比べたプロットがこれ http://t.co/d4wCOTqsxP 特にサチった反射の多い領域(s**2 < 0.2)で，強度が過小評価されてるっぽい．元々低角捨てるつもりで処理したデータをほぼそのまま使ってる（CORRECTし直しただけ）のでご容赦を

拡大

K. Yam @yam_cpp

@t2438 プロファイルフィッティングをせずに，というのは，direct summationで強度を見積もった場合ってことですか？それともサチった反射を除いて精密化した場合ということでしょうか？

2438@ROM @t2438

@yam_cpp 後者です、サチッたものをrejectionすると（completenessは下がっても）Rはそんなに変わらないんですかね？

K. Yam @yam_cpp

@t2438 なるほど，確かに気になるところですよね．やってみます．ただこのデータ，相当サチってる（2.46A以下のcompletenessが42%；全体は96%）のでその点ご容赦下さい．．

2438@ROM @t2438

@yam_cpp 少し使えないどころではなくて、本当に高分解能のためだけのデータなんですね。（だとすると、Rが許容範囲でもマップ悪くなりそうですね。。。）ちなみにprofile fitting入れた場合のマップは、それなりにきれいになっているんでしょうか？

K. Yam @yam_cpp

@t2438 ですね．データはこれしか手元に無かったので…profie fitting強度を採用した場合のマップは見た目は綺麗です（レベル下げると少しき汚いです）．低角用とマージした場合とのCCは0.92でした．但しモデルは元々，マージしたデータに対して精密化済みだったものです．

K. Yam @yam_cpp

@t2438 rejectした場合のR-freeは12.4%でした．マージした場合(13.3%)よりも良くなってますね．もちろん計算に入ってる反射数は違いますが．profile fitの強度を採用した場合(15.3%)とは結構違う値になりました．

2438@ROM @t2438

@yam_cpp さすがにそのcompletenessで投稿したら指摘されそうですが、低くなるんですね。個人的に気になるのは、モデル構築までは低角含むデータで行って、最後のほうでいろいろ処理を検討する際に、completenessが下がってもRが下がるのを優先して余計な反射を消す

K. Yam @yam_cpp

サチった反射はCORR悪くなるかと思ったけど，そうでも無いんだなあ

2438@ROM @t2438

@yam_cpp という操作は、はたして正しいのかな？というのが気になってます。モデル構築の段階では全データを使用しているので、モデル自体には間違いは生じにくいですが、サチッたり、アイスリングが出たりしたデータを扱う際に、Rとcompletenseeのバランスをどうすべきかな？

K. Yam @yam_cpp

いや，低角だけ（>5A）でサチったものとそうでないモノに分ければ，サチったほうが確実にCORR悪いな（メジアンで77 vs 91）

2438@ROM @t2438

@yam_cpp ということが気になってます。みんな、どうしてるんでしょうか？特に最近の論文では、CC1/2などが導入されて、使えるデータまでは使う、という感じで、completenessが低くてもとにかく使える反射は使っているものが多いので、みんなどうしてるのか気になってます。

K. Yam @yam_cpp

@t2438 うーん，それはどうでしょうね…かなり興味深い話ですが．個人的には，反射を意図的に除く時は，Rが良くなる以外の根拠が欲しいと思っています．例えばbeam stop shadowの近くだったとか，検出器のその部分は常に悪いとか，悪いフレームに乗っていた，などなど…．

K. Yam @yam_cpp

@t2438 なのでsaturationやice ringの付近は，明らかにデータ精度に問題が出やすいところなので，そこはmodel Rが悪くなるからという理由で削っても良いとは思います．ただcompletenessが悪化し過ぎるとマップの解釈に危険を伴うので…ううむ…

K. Yam @yam_cpp

サチっててもCORR値が高いやつだけ取れば良いデータにならないか？と思って昨日のデータで試してみた．CORR>80で切ったところ，「一見」model R値などはマージした時のものと同程度に．でも5A以下completenessは70%以下．もっとサチり方がおとなしければ有用か…？