为了探究深度学习模型在猪繁殖性状中的基因组选择效果，本研究以唐人神集团大白猪种猪群体的繁殖表型和芯片分型数据为研究对象，采用基因型填充的策略增加遗传数据标记密度，并评估填充前后数据集，使用GBLUP、RF、LightGBM和深度学习模型DNNGP进行基因组选择的准确性。结果显示，深度学习模型在芯片数据基因组选择中准确性比其他3款模型高0.032～0.155，并且在基因型填充数据集中准确性比其他3款模型最高提升了0.248。结果表明深度学习模型在低遗传力性状和基因型填充数据集中均能够保持较好的基因组选择准确性，并在猪智能化精准育种中具有较好的应用前景。