R factor / R free 都不要超过0.5，否则结构是错误的
Rfree：用于cross-validation。dataset中预留的5%（或者少比例）用于验证。
- Rotamer conformation不用特别看重。
- clashscore通过给结构添加H原子，来看是否存在clash
- test selection
- randomly，随机从衍射点中取出5%作为test，只选择一次！
- Thin shell，从每个shell取一些点。
- 标记后会标示FreeR-Flag，说明这些衍射点不参与结构计算。
Luzzati plot：Rfactor-分辨率的图像。
- 数据量大，统计学意义强
- 但是R factor表征结构好坏并不是很准确
SigmaA plot：Rfree-分辨率的图像。
- R free表征更准确
- 数据量小，可能统计学意义弱，误差大
判断结构有没有修完：和数据库中的Rfree-Rwork比较，看看对应分辨率大家结构怎么样。当然，不能完全依赖分辨率和R factor判断，因为不同分子柔性不一样。
real space fitting：查看density fit graphs，找到model和map非常不吻合的地方。
phenix.model_vs_data：可以用于model validation，检测各个指标是否正常procheck：
- ramachandram plot
- main-chain bond length
一般不用COOT的ramachandram plot，因为没有考虑map分辨率，COOT都是用高精度检查，分辨率不够的时候可能会发现很多outliers，但是不用担心。
一般使用MOLPROBITY和procheck
Molprobity在COOT中有插件。
PDB_REDO上有使用标准workflow&scripts重新refine的结构，也可以参考。由于是自动化流程，REDO的高分辨结构准确度更高。也可以在上面参照R factor
Ramachandran plot：outlier may be good，but each outlier has to be explained. 这个plot只是一个统计结果，并不是需要严格遵循的。不是所有的ouliers都是错误的。
EDS（Electron Density Server），已经合并到PDB网站。