La predicción genómica (PG) es una técnica revolucionaria que utiliza marcadores de ADN para predecir el potencial genético de un animal, ayudando a los criadores a tomar decisiones de selección informadas. Este estudio exploró los factores que afectan la precisión de la PG para ocho rasgos de carcasa y cuerpo económicamente importantes en cerdos comerciales. Estos rasgos, que incluyen la longitud del cuerpo, la altura, el grosor de la grasa dorsal y el área del músculo del lomo, impactan la eficiencia de producción y la rentabilidad en la cría de cerdos. Esta investigación evaluó siete modelos de predicción diferentes y encontró que el modelo ssGBLUP, que integra tanto datos de pedigrí como genómicos, proporcionó consistentemente las predicciones más precisas. Este modelo superó a otros modelos comúnmente utilizados, incluyendo GBLUP y varios enfoques bayesianos. Este estudio también destacó la importancia de la densidad de marcadores. Aumentar el número de marcadores genéticos utilizados, particularmente en paneles de baja densidad, condujo a una mejora en la precisión de la predicción. Finalmente, utilizar un mayor número de pliegues de validación cruzada durante la evaluación del modelo mejoró la precisión de la predicción. Esta investigación enfatiza que seleccionar cuidadosamente el modelo apropiado, la densidad de marcadores y la estrategia de validación cruzada es crucial para optimizar la PG en los programas de cría de cerdos y maximizar el progreso genético para rasgos deseables.