如何将 R 中的 fisher.test 应用于大型矩阵，并将 p 值提取到新矩阵？

我有一个大矩阵（12 行，53 列），其中包含我的集群“A”、“B”、“C”等中的基因与其他人创建的集群“0”、“1”重叠的次数，“2”等。我只提供数据预览，以免帖子过度拥挤，但如果需要，可以提供完整数据的 dput() 信息。

我想要的是在 R 中应用 fisher.test() 来识别“0”、“1”、“2”等集群中的哪些集群被我自己的集群“A”、“B”中的哪些集群显着丰富， “C”等。我想这可能需要某种循环，但我不确定从哪里开始。我的重叠计数矩阵会是 fisher.test() 的正确输入吗？

另外，我想将每个结果输出到不同的表/矩阵，以便以后可以创建某种热图，如下所示：

先感谢您的任何帮助。

      ["0"] ["1"] ["2"]["3"]["4"]
["A"] 2370  1261  229  103  737
["B"] 414   81    9    21   148
["C"] 110   30    50   19   24
["D"] 55    5     4    0    10
["E"] 864   193   138  45   345

structure(c(2370, 414, 110, 55, 864, 1261, 81, 30, 5, 193, 229, 
9, 50, 4, 138, 103, 21, 19, 0, 45, 737, 148, 24, 10, 345), .Dim = c(5L, 
5L), .Dimnames = list(c("A", "B", "C", "D", "E"), c("0", "1", 
"2", "3", "4")))