Estou certo de que haverão soluções inteligentes de BC, HD e PJ, entre outros, minha solução rápida seria dna <- c("A","T","G","C") # bases do DNA d1 <- as.data.frame(matrix(sample(dna,20,TRUE), ncol=4), stringsAsFactors=FALSE) d2 <- as.data.frame(matrix(sample(dna,20,TRUE), ncol=4), stringsAsFactors=FALSE) colcom <- intersect(names(d1), names(d2)) # colunas comuns sap <- sapply(colcom, function(i){ ifelse(d1[,i]==d2[,i],1,0) }) as.data.frame(sap) À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================