게놈 선택(GS)은 돼지에서 경제적으로 중요한 형질을 개선하기 위한 필수 도구가 되었습니다. 그러나 그 정확도는 참조 인구의 크기와 구성에 크게 의존합니다. 이 연구는 사전 생물학적 지식을 통합하고 고급 게놈 모델을 활용하여 다중 인구 게놈 평가를 최적화하는 전략을 탐구합니다. 우리는 표현형 분포, 연관 불평형(LD) 일관성, 유전력, 유전적 분산을 기반으로 인구의 유사성을 평가했습니다. 세 가지 게놈 예측 모델 - GBLUP, 이변량 GBLUP 및 GFBLUP - 이 결합 참조 인구를 평가하는 데 적용되었습니다. 결과에 따르면 인구 간의 표현형 평균 및 유전적 분산 차이가 특히 지방 두께 형질에 대해 결합된 평가의 예측 정확도에 크게 영향을 미쳤습니다. 메타-GWAS 사전 정보를 통합한 GFBLUP 모델은 목표 및 참조 인구 간의 유전적 기여가 유사할 때 예측 정확도를 향상시켰습니다. 이러한 결과는 참조 인구를 신중하게 선택하고 생물학적 사전을 게놈 평가에 통합하는 것이 중요하다는 것을 강조합니다. 이 연구는 돼지 육종 프로그램에서 게놈 선택 전략을 최적화하기 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.