배경: 혈액 샘플의 대사적 프로파일링은 선택 후보들을 대상으로 수행할 수 있으며, 돼지의 유전 평가에 유용한 정보원이 될 수 있습니다. 우리는 개별 표현형이 없는 돼지로부터 얻은 대사체 데이터를 대사체-유전체 최우수 선형 불편 예측(MGBLUP) 모델에 통합하면, 대사체 데이터 없이 얻어진 결과보다 추정 육종가(EBV)의 정확성이 더 높아질 것이라고 가설을 세웠습니다. 이 가설을 실험하여 표현형, 유전체, 대사체 데이터를 사용하여 평균 일당 증체량(ADG)에 대해 육종가를 예측했습니다. MGBLUP 모델은 대사체 특징이 프로파일링된 8174두의 듀록 돼지의 평균 일당 증체량에 맞춰 적용되었습니다. 돼지의 절반 정도는 시험장에서의 수컷, 나머지 절반은 번식농장의 암컷이었습니다. 분산 성분이 추정되었고, 두 가지 검증 계획인 시험장에서 번식농장으로의 검증과 5배 교차 검증을 활용했습니다. 검증된 집단의 EBV 정확성은 예측 능력의 결과와 선형 회귀 방법을 통한 정확성 증가의 결과를 결합하여 계산되었습니다.