研究了通过各种omit-map技术减少大分子晶体学中的模型偏差。所研究的两个案例分别是p21蛋白与2.25°分辨率的GDP复合,以及抗二硝基苯基-自旋-标签小鼠单克隆抗体的AN02 Fab片段与2.9°分辨率的半抗原复合。在前一种情况下,将正确的模型与由交换的一对β链和连接环重排组成的部分错误模型进行比较,而在后一种情况中,将活性位点色氨酸侧链的正确放置与不正确的转子异构体进行比较。部分结构是通过省略错误区域周围的球形区域而创建的。未对部分结构进行细化的省略图显示出很大程度的模型偏差。局部结构的细化可以显著降低模型偏差。部分结构的模拟退火细化显示出最好的结果,其次是共轭梯度最小化,有或没有部分结构的事先随机化。为了避免在部分结构的模拟退火细化过程中对缺失原子进行补偿,将合适的“边界”区域限制在起始坐标处。通过迭代密度修改消除模型偏差并不成功,因为它降低了正确构象和错误构象的密度。