<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=windows-1252"
      http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    Hello,<br>
    <br>
    <blockquote cite="mid:24468A45E8C.000004CFpatrick.cossins@inbox.com"
      type="cite">
      <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;
        charset=windows-1252">
      <meta content="INBOX.COM" name="GENERATOR">
      <div>Hi Phenix users,</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>I was trying to experiment with phenix.refine using default
        parameters (2Y78.pdb) and I got the following message.</div>
      <div><span style="line-height: 1.33;"><br>
        </span></div>
      <div><span style="line-height: 1.33;">Multiple equally suitable
          arrays of observed�</span>X-ray<span style="line-height:
          1.33;">�data found.</span></div>
      <div><br>
      </div>
      <div>Possible choices:</div>
      <div>� 2Y78.mtz:IOBS,SIGIOBS</div>
      <div>� 2Y78.mtz:I(+),SIGI(+),I(-),SIGI(-)</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>Please use refinement.input.xray_data.labels</div>
      <div>to specify an unambiguous substring of the target label.</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>Anyway, two questions related to this:</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>1) How does one pick of the two options above? <br>
      </div>
    </blockquote>
    <br>
    If your question is about the syntax:<br>
    <br>
    phenix.refine model.pdb data.mtz xray_data.labels="IOBS,SIGIOBS"<br>
    or<br>
    phenix.refine model.pdb data.mtz xray_data.labels="I(+),SIGI(+" <br>
    (sub-string should work).<br>
    <br>
    If your question is about choice anomalous vs non-anomalous data to
    be used: I would use anomalous because it is a richer source of
    information, you will get anomalous difference map, you can refine
    anomalous f'&amp;f'', etc.<br>
    <br>
    <blockquote cite="mid:24468A45E8C.000004CFpatrick.cossins@inbox.com"
      type="cite">
      <div>2) If R work/R free went from 0.1044/0.1142 �to 0.1096/0.1200
        is that bad or is it acceptable?</div>
    </blockquote>
    <br>
    R-factors look similar to me. Systematic slight increase may mean
    you need to adjust target weights or choose refinement strategy more
    tailored to the quality of input data and model.<br>
    <br>
    Pavel<br>
    <br>
  </body>
</html>