РЕЗЮМЕ. Комплекси когезину організовують геноми шляхом екструзії петлі, причому CTCF позиціонує когезин на межі хроматину. Залишається нез’ясованим, чи присутнє незалежне сприяння поповненню когезину в промоторах з боку інших факторів транскрипції. Ми розробили інтегровану систему машинного навчання для оцінки зв’язування когезину на 61 471 промоторах у клітинах HEK293T, поєднавши дані ChIP–seq для CTCF, субодиниць когезину (RAD21, SMC3) та п’яти факторів транскрипції сімейства ZBTB. Хоча CTCF самостійно забезпечував майже ідеальне прогнозування (AUROC > 0,98), включення ZBTB дало значне поліпшення (∆AUROC = 0,006–0,011, p ≤ 0,015), що зумовлено впливом ZBTB7B та ZBTB21. Часткові кореляції підтвердили, що ці внески не залежали від CTCF (часткове ρ = 0,31–0,43), а SMC3 дав удвічі більший ефект, ніж RAD21, що вказує на специфічну для субодиниць регуляцію. Результати виявилися стійкими під час валідації з блокуванням за хромосомами, тестування перестановок та контролів із просторовим перемішуванням. Ці результати вказують на те, що фактори ZBTB є вторинною регуляторною віссю, яка покращує позиціонування когезину, що є значущим для архітектури хроматину, специфічної для певного типу клітин. Ця робота демонструє, як інтегративне моделювання може виявити приховані рівні регуляції в добре охарактеризованих системах, це підхід, який широко застосовується у функціональній геноміці.
Ключові слова: архітектура хроматину, комплекс когезину, фактори транскрипції ZBTB, машинне навчання, організація геному, ChIP-seq
