La necesidad de contar con datos suficientes de población de referencia representa un desafío significativo en los programas de cría destinados a mejorar la producción porcina a pequeña y mediana escala. Para superar este obstáculo, investigar las ventajas de combinar poblaciones de referencia de diferentes tamaños es crucial para mejorar la precisión del valor genómico estimado de cría (GEBV). La selección genómica (GS) en poblaciones con datos de referencia limitados puede optimizarse combinando poblaciones de la misma raza o razas relacionadas. Este estudio se centró en comprender el efecto de combinar diferentes tamaños de grupos de referencia en la precisión de la GS para determinar la eficacia de crecimiento y el porcentaje de carne magra en cerdos Yorkshire. Específicamente, nuestro estudio investigó dos rasgos importantes: la edad a 100 kg de peso vivo (AGE100) y el grosor de grasa dorsal a 100 kg de peso vivo (BF100). Esta investigación evaluó la eficiencia de la predicción genómica (GP) utilizando diferentes modelos de GEBV en tres poblaciones de Yorkshire con diferentes antecedentes genéticos. Se utilizó el array de alta densidad GeneSeek 50K GGP porcino para la genotipificación. Se incluyeron un total de 2295 cerdos Yorkshire, representando tres poblaciones de cerdos Yorkshire con diferentes antecedentes genéticos: 295 de líneas danesas (pequeñas) de la ciudad de Huaibei, provincia de Anhui, 500 de líneas canadienses (medianas) del condado de Lixin, provincia de Anhui, y 1500 de líneas americanas (grandes) de Shanghái. Para evaluar el impacto de diferentes escenarios de combinación de poblaciones en la precisión de la GS, se exploraron tres enfoques: (1) combinar las tres poblaciones para la predicción, (2) combinar dos poblaciones para predecir la tercera, y (3) predecir cada población de manera independiente. Se implementaron cinco modelos de GEBV, incluidos tres modelos bayesianos (BayesA, BayesB y BayesC), el modelo de predicción lineal mejor genómico no sesgado (GBLUP) y el GBLUP de un solo paso (ssGBLUP) a través de 20 repeticiones de validación cruzada de cinco pliegues (CV). Los resultados indican que predecir una población objetivo utilizando las otras dos poblaciones produjo la mayor precisión, proporcionando un enfoque novedoso para mejorar la precisión de la selección genómica en cerdos Yorkshire. En este estudio, se encontró que utilizar diferentes poblaciones de la misma raza para predecir rebaños pequeños y medianos podría ser efectivo para mejorar el GEBV. Esta investigación destaca la importancia de incorporar combinaciones de poblaciones en modelos genéticos para predecir el valor de cría, particularmente para los agricultores porcinos que enfrentan limitaciones de recursos.