La grasa abdominal excesiva en los pollos no solo disminuye la calidad de la carne, sino que también desperdicia alimento, lo que reduce la eficiencia general de la cría. Dado que la grasa abdominal está influenciada por muchos genes, es difícil predecirla con precisión utilizando métodos tradicionales. En este estudio, utilizamos técnicas modernas de análisis de datos e inteligencia artificial para mejorar la predicción. Primero buscamos en el genoma del pollo para encontrar marcadores genéticos relacionados con la grasa abdominal y luego redujimos gradualmente los más útiles. A continuación, probamos diferentes modelos informáticos y desarrollamos un nuevo método que combina las fortalezas de varios modelos. Este método proporcionó consistentemente predicciones más precisas del contenido de grasa en diferentes poblaciones de pollos. Nuestro trabajo proporciona a los criadores de aves de corral herramientas prácticas para seleccionar pollos de manera más precisa, ayudando a mejorar la calidad de la carne y la eficiencia de la cría.