基因组预测在发达的奶牛养殖业中至关重要，但在资源匮乏、品种数量少且没有历史系谱信息的地区实施颇具挑战。本研究探索了在有近期收集的基因组信息和表型数据的情况下，利用基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）对四个密切相关品种的限性性状进行联合基因组预测的可能性。研究数据模拟涵盖了低（0.1）和中等（0.3）遗传力的场景。主成分分析（PCA）揭示了品种间的遗传相关性，前两个主成分解释了 80% 的变异。与单品种模型相比，仅利用基因组信息进行多品种联合遗传评估提高了预测准确性，并降低了基因组估计育种值（GEBV）的偏差。由于品种间的遗传相似性，特定祖先的等位基因频率和等位基因效应影响极小。多品种评估显著提高了准确性。多品种双尾选择性基因分型模型（MTB）的预测准确性优于顶部选择（MTOP）和随机选择（MRND）模型。然而，考虑到基因组估计育种值预测准确性的标准误差和最小预测偏差，对于小数量品种的多品种联合预测评估，推荐使用 MRND 模型。在遗传力 h²为 0.3 的场景中，MTOP 比单品种模型的准确性提高了 17.89%，MTB 提高了 20%，MRND 提高了 24.39%。在低遗传力（0.1）的场景中也观察到了类似的趋势。对于没有系谱记录数据的小品种，建议采用随机选择性基因分型的多品种联合评估。这种策略有可能在资源匮乏地区将关键品种整合到基因组选择中，同时节省基因分型和数据记录方面的资源。

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