Como métodos de optimización para identificar los mejores animales para un genotipado denso y construir una población de referencia para la imputación de genotipos, se han propuesto los métodos MCA y MCG, que utilizan la matriz de relación genética aditiva basada en el pedigree (matriz) y la matriz de relación genética genómica (matriz), respectivamente. Evaluamos el rendimiento de los métodos MCA y MCG utilizando 575 vacas japonesas negras. Se proporcionaron datos de pedigree para rastrear hasta cinco generaciones y construir la matriz, cambiando la profundidad del pedigree de 1 a 5 (cinco métodos MCA). Se utilizó información de genotipo sobre 36,426 polimorfismos de un solo nucleótido para calcular la matriz basada en los métodos 1 y 2 de VanRaden (dos métodos MCG). El MCG siempre seleccionó una vaca por iteración, mientras que el MCA a veces seleccionó múltiples vacas. El número de vacas seleccionadas comúnmente entre los métodos MCA y MCG fue generalmente menor que el entre diferentes métodos MCA o entre diferentes métodos MCG. Para la población estudiada, el MCG pareció ser más razonable que el MCA al seleccionar vacas como población de referencia para una imputación de genotipo de mayor densidad para realizar predicción genómica y un estudio de asociación a nivel del genoma.