通过整合多种方法，从猪的全基因组测序数据中筛选出50 000个位点（50K），这些位点具有与真实50K育种芯片相似的基因组预测能力。基于全基因测序数据和7个性状，利用全基因组关联分析、贝叶斯R、最小等位基因频率、精细定位、基因注释和数量性状基因座注释6种方法进行标记筛选。将6种方法筛选到的标记进行组合得到8款筛选芯片（壹号～捌号），并分别与真实50K育种芯片合并得到8款合并芯片（合并壹号～合并捌号）。最后利用GBLUP模型进行基因组选择，以预测准确性为指标评估设计芯片的性能。在6种方法中，最小等位基因频率、精细定位、基因注释和数量性状基因座注释4种方法筛选标记的预测准确性较高。对于长白猪，捌号芯片的预测准确性提升最高，提升了7.25%～10.74%；有4款合并芯片在所有性状中的预测准确性高于真实50K芯片，提升了2.68%～6.54%。对于大白猪，8款筛选芯片的预测准确性略低于真实50K芯片；合并捌号芯片在所有性状中的预测准确性均高于真实50K芯片，提升了0.03%～2.48%。在本研究中，合并捌号芯片的性能最优，与真实50K芯片相比，合并捌号芯片可达到改善基因组选择效果的目的。本研究结果为我国猪低密度芯片设计研究提供了参考，对提高我国猪育种生产效益具有重要意义。