A Bayesian multilevel whole-genome regression model is disclosed and its prediction performance compared to that of the popular BayesA model applied to each population separately (no pooling) and to the joined data set (complete pooling). For small population sizes (e.g., < 50), partial pooling increased prediction accuracy over no or complete pooling for populations represented in the estimation set. Partial pooling with multilevel models can make optimal use of information in multi-population estimation sets.Linvention concerne un modèle de régression de génome entier bayésien à niveaux multiples, et sa performance de prédiction par rapport à celle du modèle bayésien populaire appliqué à chaque population séparément (sans regroupement) et à lensemble de données liées (regroupement complet). Pour de petites tailles de population (par exemple, < 50), regroupement partiel a permis daugmenter la précision de prédiction de regroupement partiel par rapport à un regroupement nul ou complet pour des populations représentées dans lensemble destimation. Un regroupement partiel avec des modèles à niveaux multiples peut fournir une utilisation optimale dinformations dans des ensembles destimation à populations multiples.
