유전체 선발(GS)은 돼지에서 경제적으로 중요한 형질을 개선하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 하지만, 그 정확성은 참조집단의 규모와 구성에 크게 의존합니다. 이 연구는 사전 생물학적 지식을 통합하고 고급 유전체 모델을 활용하여 다중 인구 유전체 평가를 최적화하는 전략을 탐구합니다. 우리는 표현형 분포, 연관 불평형(LD) 일관성, 유전력, 유전적 분산을 기반으로 인구의 유사성을 평가했습니다. 세 가지 유전체 예측 모델-GBLUP, 이변량 GBLUP, GFBLUP-이 결합 참조집단을 평가하는 데 적용되었습니다. 결과는 인구 간 표본 평균과 유전적 분산의 차이가 결합 평가의 예측 정확도에 크게 영향을 미친다는 것을 나타냈으며, 특히 지방 두께 형질에 대한 경우가 그러했습니다. 메타-GWAS 사전 값을 통합한 GFBLUP 모델은 표적 및 참조 인구 간의 유전적 기여가 유사할 때 예측 정확도를 향상시켰습니다. 이러한 발견은 참조집단을 신중하게 선택하고 생물학적 전제를 유전체 평가에 통합하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 연구는 돼지 육종 프로그램에서 유전체 선발 전략을 최적화하기 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.