恰好这两天有一个学徒也是遇到了同样的报错，没有第一时间去修改版本，而是尝试读源代码方式解决： 因为服务器网络临时出现了问题，但是项目比较急，就不得不本地跑单细胞拟时序分析的monocle2包 ，运行脚本如下：
到cds <- orderCells(cds)这一步的时候报错了 if(class(projection) != 'matrix') -> error projection <- as.matrix(projection) 将问题复制粘贴到bing搜索框，看到了github上关于这个问题的讨论，其中这个解答就是大家总结出来的解决方法： https://github.com/cole-trapnell-lab/monocle-release/issues/434#issuecomment-1159781524
我们按照上面提供的方法一步步操作 1.从这个网址上下载monocle https://www./packages/3.15/bioc/src/contrib/Archive/monocle/
2.解压之后得到一个monocle文件夹 3.打开这个文件夹R文件夹下面的order_cells.R脚本
打开脚本，将1620和1621行的代码从 if(class(projection) != 'matrix') 修改为 projection <- as.matrix(projection)
保存脚本，在R studio 的Console的位置用.libPaths()查找出R包的安装位置如下： .libPaths() 根据这个路径找到library文件夹（如果是mac电脑，直接将以上文件路径复制到聚焦搜索框就能快速定位到文件位置） 将改好的monocle文件拖进library文件夹后，在 R studio,中输入以下命令来加载这个包 devtools::load_all("path to the location/monocle") 然后再次运行orderCells函数，问题就解决了！（这个回答是这么说的） 但是！！！当我满心欢喜期待问题解决的时候，运行orderCells仍然出现同样的报错，问题依然存在！ 于是我怀疑刚刚改过的包并没有被成功加载，加载的，是之前新版本的monocle包，于是我重启R studio ，重新来了一遍，发现到monocle加载不了，显示没有这个包，推测这是因为我修改后的monocle包虽然被我拖到library文件夹中了，但是并没有被成功安装，然后继续查看刚刚github中的回答，发现有这么一条
按照这个方法install这个包，然后再load，仍然不成功 这时候出现了一个我之前一直不知道的R包的安装方法，那就是 在monocle文件夹下新建一个Rproj文件，然后打开这个文件，右上方的install and restart按钮，包就会被安装上。
用这个方法安装上monocle包之后，再load，成功了，再次运行orderCells，成功了！ 到此，这个问题成功解决！！！！然而？ 问题真的解决了吗？ 继续运行脚本，在运行到BEAM函数运行的时候又出现了如下报错： > BEAM_res <- BEAM(cds[expressed_genes[1:20],], branch_point = 1, cores = 1) Error in if (progenitor_method == "duplicate") { : the condition has length > 1 Called from: buildBranchCellDataSet(cds = cds, branch_states = branch_states, branch_point = branch_point, branch_labels = branch_labels, ...) 截图如下：
然而在服务器上运行同样的代码，其实也出现了同样的提示，但不是Error是warning，然后代码仍然可以继续运行下去，截图如下：
仔细看github上关于这个问题的讨论， 发现有人和我碰到了一样的问题 https://github.com/cole-trapnell-lab/monocle-release/issues/434#issuecomment-1162077298
当然往后翻，是有人给出解决方法的，又是和order cells一样，去修改源代码
但到这里，我已经不想改了，暂时放弃在本地运行monocle 总结一下，这次debug，最初始的问题是解决了但是从整体来看又不算完全解决，或许最干脆的方法是降级R和/或R studio，不然不知道下次在哪个函数上又碰到报错要去修改源代码。 不过在这个过程中，我对R包的认识又上了一个新的台阶，以前只知道安装它，加载它，除了这个包叫什么名字，有哪几个常用函数之外，其他一概不了解。这是第一次深入R包内部看到它的源代码，看到我们用一个函数实现的功能的背后是动辄几千行代码，由衷佩服，致敬所有R包开发人员！ |
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