本是同根生，缘何不同命？

Original Seurat 单细胞天地 2022-08-10

分享是一种态度

Error in readRDS(file = "immune.combined1.rds") : 没有这种输入格式

作为湿实验室自学生信的人来说，在初始阶段，用自己的电脑来分析些小的单细胞数据是再经常不过的事。

但是，有些耗时很长的分析比如用scenic来做转录因子分析，3000-5000个细胞，16G内存的电脑1核运行，动辄就要一到两天。这台电脑满负荷运行也就干不了别的分析了。

这时候如果你有两台电脑，使用saveRDS保存一个seurat得到的聚类文件，拿到另一台电脑同时再运行另一组数据，无疑会稍微加快分析时间和进度。于是没有服务器又还不会pyscenic的我就这样操作了。在A电脑保存了immune.combined1.rds数据，同步到B电脑去读取。然而意外发生了！！！

问题

> immune.combined <- readRDS(file = 'immune.combined1.rds')

有时候压死骆驼的就是一根稻草。。。

经过大量摸索和思考。。。毕竟这种低端问题不是大佬们能遇到的，所以网上也不会有教程。。。大家都用服务器和pyscenic，不会遇到这种问题。。。我想总会有和我一样的吧，那你有福了。我帮你找到解决方法了！

解决方法

过程不再细说，擦干泪不要问为什么！直接说解决方案。

这个问题主要是你的两台电脑配置环境不一致，直白一点，就是你的两台电脑R版本和R包版本不一致导致的。

其实想想也是，A电脑正常，B电脑不正常，一定B电脑的问题。不过我也是事后诸葛亮，解决问题后才有这个觉悟！一般情况下不一致也不会有什么问题，但是这个就是不行！！！我把另一台电脑的R和Rstudio卸载，然后重装。安装的和A电脑版本一模一样再次读取就正常了

immune.combined <- readRDS(file = 'immune.combined1.rds')

单细胞分析就是不断打怪升级！每天进步一点点，解决一个小问题，距离毕业就又近了一步！加油！

结语

谨以此告诉大家做分析的时候，应多留意环境信息。以免遇到莫名的报错，也方便复现结果。最后附上运行时R环境版本信息，sessionInfo()！

> sessionInfo()
R version 4.0.5 (2021-03-31)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 17763)

Matrix products: default

locale:
[1] LC_COLLATE=Chinese (Simplified)_China.936 
[2] LC_CTYPE=Chinese (Simplified)_China.936   
[3] LC_MONETARY=Chinese (Simplified)_China.936
[4] LC_NUMERIC=C                              
[5] LC_TIME=Chinese (Simplified)_China.936    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets 
[6] methods   base     

other attached packages:
[1] SeuratObject_4.0.0

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] Rcpp_1.0.6         pillar_1.6.0      
 [3] compiler_4.0.5     plyr_1.8.6        
 [5] tools_4.0.5        digest_0.6.27     
 [7] lifecycle_1.0.0    tibble_3.1.1      
 [9] gtable_0.3.0       lattice_0.20-41   
[11] pkgconfig_2.0.3    rlang_0.4.10      
[13] Matrix_1.3-2       parallel_4.0.5    
[15] sctransform_0.3.2  gridExtra_2.3     
[17] dplyr_1.0.5        stringr_1.4.0     
[19] generics_0.1.0     vctrs_0.3.7       
[21] globals_0.14.0     grid_4.0.5        
[23] tidyselect_1.1.0   glue_1.4.2        
[25] listenv_0.8.0      R6_2.5.0          
[27] parallelly_1.24.0  future.apply_1.7.0
[29] fansi_0.4.2        ggplot2_3.3.3     
[31] purrr_0.3.4        reshape2_1.4.4    
[33] magrittr_2.0.1     matrixStats_0.58.0
[35] scales_1.1.1       codetools_0.2-18  
[37] ellipsis_0.3.1     MASS_7.3-53.1     
[39] future_1.21.0      colorspace_2.0-0  
[41] utf8_1.2.1         stringi_1.5.3     
[43] munsell_0.5.0      crayon_1.4.1