用途：从 ATAC-seq（可结合 H3K27ac、Hi-C/Micro-C、HiChIP）预测远端增强子调控的靶基因，输出每个（增强子, 基因）对的评分，可阈值筛选高置信连接。
主要方法：ABC（Fulco 2019）以 Activity×Contact 计算 ABC 分数，常用阈值 ≥0.02；ENCODE-rE2G（Gschwind 2023）为 ENCODE 4 标准，基于 CRISPRi-FlowFISH 训练的 logistic 回归，输出每对概率；Cicero 为仅 ATAC 的共可及性回退方案；HiChIP H3K27ac 配合 FitHiChIP 检测环；另有 EpiMap、GeneHancer、FANTOM5 等预计算参考。
使用方式：ABC 流程先用 bedtools 过滤启动子得到候选增强子，运行 run.neighborhoods.py 计算活性，再运行 predict.py 结合 Hi-C 生成未阈值化连接，最后按 ABC.Score 阈值筛选。ENCODE-rE2G 通过 Snakemake 运行，输入在 config/config.yaml 的 ABC_BIOSAMPLES 中指定。
适用场景：有匹配 Hi-C/Micro-C 时优先 ABC 或 ENCODE-rE2G；无 Hi-C 可用平均 Hi-C 回退或 no-hic 模型；仅 ATAC 用 Cicero；ENCODE 细胞系可直接下载预计算预测。
限制：ABC 依赖细胞类型匹配的 Hi-C，H3K27ac 与 ATAC 需统一归一化；ENCODE-rE2G 预训练模型仅覆盖 ENCODE 细胞类型；Cicero 与 Hi-C 一致性约 30-50%，属共可及性假设；HiChIP 需湿实验且分辨率约 10 kb；EpiMap/GeneHancer 为细胞类型无关参考，不宜作主要依据。高置信报告建议多方法交叉并实验验证（CRISPRi-FlowFISH）。