El objetivo de los programas de cría es elegir candidatos que produzcan crías con los mejores fenotipos. En la selección convencional, se selecciona al mejor candidato con altos valores genotípicos (no observados), bajo la suposición de que esto está relacionado con los valores fenotípicos observados para varios rasgos. Los índices de selección de múltiples rasgos se utilizan para identificar genotipos superiores cuando se deben considerar varios rasgos simultáneamente. Frecuentemente, la relación causal entre los rasgos es bien conocida. Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) se han utilizado para describir las relaciones causales entre variables en muchos sistemas biológicos. Presentamos un método para la selección genómica de múltiples rasgos que incorpora relaciones causales entre rasgos acoplando SEM con un índice de Smith-Hazel que incorpora marcadores. El método se aplicó a datos de campo de un programa de cría de trigo de invierno de Nebraska. Encontramos que la correlación y la eficiencia relativa aumentaron para los índices de Smith-Hazel propuestos cuando se tuvo en cuenta la información causal total entre los rasgos mediante el vector de pesos (b), que incluye los coeficientes de ruta causal en la matriz causal (). Por otro lado, cuando la selección se basó en un rasgo primario, por ejemplo, el rendimiento, el SI propuesto aumentó el rendimiento promedio de los mejores 28 genotipos (Top 10%) al 7%.