Die Geschlechtsbestimmung bei Säugetieren erfolgt über gegensätzliche Netzwerke von ovariellen und testikulären Genen, die recht gut charakterisiert sind. Die epigenetischen Mechanismen, insbesondere diejenigen, die die 3D-Chromatinorganisation beeinflussen, sind jedoch größtenteils unbekannt. Ich habe die 3D-Chromatinlandschaft der Geschlechtsbestimmung in vivo untersucht, indem ich FACS-sortierte embryonale Mausgonadenpopulationen vor und nach der Geschlechtsbestimmung in beiden Geschlechtern analysierte. Dabei wurde eine begrenzte Variation in der dreidimensionalen Chromatindynamik beobachtet, insbesondere bei den Topologically Associating Domains (TADs). Konventionelle Hi-C-Analysemethoden sind hauptsächlich auf vordefinierte 3D-Strukturen ausgerichtet und könnten potenziell andere Veränderungen in der Chromatinorganisation übersehen, die für die Genregulation relevant sein könnten. Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurde METALoci eingesetzt - ein innovatives Werkzeug, das Hi-C- und ChIP-seq-Daten integriert und räumliche Autokorrelationsanalyse nutzt, um dreidimensionale Enhancer-Hubs im gesamten Genom zu identifizieren. METALoci zeigte eine deutliche Umverdrahtung von Chromatininteraktionen während der Geschlechtsbestimmung, die die regulatorischen Landschaften von Hunderten von Genen beeinflusste. Darüber hinaus führte die Vorhersagekraft von METALoci in Kombination mit funktionalen Validierungen an transgenen Mäusen zur Identifizierung eines neuen Fgf9-regulatorischen Hubs. Die Deletion dieses Hubs führte zu teilweisem Geschlechtsumkehr von männlich zu weiblich, mit einer Hochregulierung ovarieller spezifischer Marker und der Einleitung der Meiose. So erweist sich die räumliche Autokorrelationsanalyse als eine effektive Strategie zur Identifizierung von regulatorischen Netzwerken, die mit biologischen Prozessen verbunden sind, und zur anschließenden Charakterisierung der funktionalen Rolle des dreidimensionalen Genoms. / Mammalian sex is determined by opposing networks of ovarian and testicular genes that are relatively well characterized. Yet, the epigenetic mechanisms governing sex determi- nation, in particular those involving 3D chromatin organization, remain largely unknown. This gap of knowledge constrains our understanding of a fundamental process for species reproduction and perpetuation. Here, I explored the 3D chromatin landscape of sex deter- mination in vivo, by profiling FACS-sorted embryonic mouse gonadal populations, prior and after sex determination, in both sexes. Using conventional Hi-C analysis tools, limited variation in the 3D chromatin dynamics was observed, especially at the level of Topolog- ically Associating Domains (TADs). This contrasts with the broad transcriptional differ- ences occurring during sex determination. Yet, conventional Hi-C analysis methodologies are largely focused on predefined 3D structures, potentially overlooking other types of changes in chromatin organization that might be relevant for gene regulation. To ad- dress these limitations, METALoci was applied- an innovative tool that integrates Hi-C and ChIP-seq data and relies on spatial auto-correlation analysis to identify 3D enhancer hubs distributed throughout the genome. METALoci uncovered a prominent rewiring of chromatin interactions during sex determination, affecting the regulatory landscapes of hundreds of genes. Furthermore, METALoci ’s predictive capacity, in combination with functional validations in transgenic mice led to the identification of a novel Fgf9 regulatory hub, which deletion resulted in partial male-to-female sex reversal with the upregulation of ovarian-specific markers and the initiation of meiosis. Thus, spatial auto-correlation anal- ysis proves to be an effective strategy to identify regulatory networks linked to biological processes and to subsequently characterize the functional role of the 3D genome.