对于dplyr的开发版本，我们可以使用

library(dplyr)
library(stringr)
by <- join_by(overlaps(x$start, x$end, y$start, y$end))
full_join(data, data, by) %>% 
  group_by(genes= genes.x) %>% 
  summarise(match = if(n() ==1) NA_character_ else 
      str_c(genes.y, collapse = '-')) %>%
 left_join(data, .)

• 输出

group genes start   end match
1     1     A  1000  1500   A-D
2     1     B  2000  2500   B-F
3     1     C  3000  3500   C-F
4     2     D   800  1200   A-D
5     2     E   400   500  <NA>
6     2     F  2000 10000 B-C-F

要根据起始位置和结束位置之间的重叠来查找哪些基因相互匹配，可以使用R中的fuzzyjoin包。该包提供了基于模糊匹配来连接数据的工具，这允许数据点之间的不精确匹配。
首先，如果还没有安装fuzzyjoin软件包，则需要安装它：

install.packages("fuzzyjoin")

安装软件包后，您可以使用fuzzy_left_join()函数根据起始位置和结束位置之间的重叠来连接数据。此函数将两个 Dataframe 作为参数：第一个是包含起始和结束位置的数据框（在本例中为data），第二个是包含组和基因信息的数据框。by参数用于指定要连接的列，match_fun参数用于指定匹配函数，在本例中为interval_overlap_join()。
下面的示例说明如何使用fuzzy_left_join()函数根据起始位置和结束位置之间的重叠来查找相互匹配的基因：

library(tidyverse)
library(fuzzyjoin)

data %>%
  fuzzy_left_join(data,
                  by = c("group" = "group", "start" = "start", "end" = "end"),
                  match_fun = list(`==`, `==`, interval_overlap_join()))

这将返回一个新的 Dataframe ，其中包含原始数据以及基于起始和结束位置之间重叠的匹配基因。