La raza Holstein es la base de la producción de lácteos en Corea. En este estudio, evaluamos la precisión de la predicción genómica para rasgos de conformación corporal en el ganado Holstein coreano, utilizando una variedad de niveles (0.75, 0.90, 0.99 y 0.995) en métodos bayesianos (BayesB y BayesC). Centrándonos en 24 rasgos, analizamos el impacto de diferentes niveles en la precisión de la predicción. Observamos un aumento general en la precisión a niveles más altos para rasgos específicos, con variaciones dependiendo del método bayesiano aplicado. Notablemente, la mayor precisión se logró para el ángulo de la ubre trasera al utilizar valores de cría estimados desregresados que incluyen el promedio parental como variable de respuesta. Además, demostramos que incorporar el promedio parental en los valores de cría estimados desregresados mejora la precisión de la predicción genómica, mostrando la efectividad del modelo en la integración de la información genética tanto de la descendencia como de los padres. Adicionalmente, identificamos 18 regiones de ventana significativas a través de estudios de asociación a nivel genómico, que son cruciales para futuros mapeos finos y el descubrimiento de mutaciones causales. Estos hallazgos proporcionan valiosos conocimientos sobre la eficiencia de la selección genómica para rasgos de conformación corporal en el ganado Holstein coreano y destacan el potencial de avances en la precisión de la predicción utilizando conjuntos de datos más grandes y modelos genómicos más sofisticados.