奶牛乳房炎是一种在全球奶牛产业中造成巨大经济损失的复杂疾病，其中隐性乳房炎的发病率为25%～65%，临床乳房炎的发病率约为5%。基于分子生物学、生物信息学技术筛选关键基因及位点，构建性能最优的多基因风险评分（Polygenic Risk Score,PRS）模型，对奶牛乳房炎的抗性遗传育种具有重要意义。本研究基于1 097头中国荷斯坦牛尾静脉血，提取基因组DNA，使用奶牛乳房健康分子检测芯片（Chinese Cow's SNPs Chip-I,CCSC-I）完成基因分型，结合相应奶牛群体改良（Dairy Herd Improvement,DHI）数据报告中的乳房健康指标——体细胞数（Somatic Cell Count,SCC）及体细胞评分（Somatic Cell Score,SCS），通过单位点关联分析和PRSice-2筛选有意义的单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism,SNP）位点，完成PRS模型构建，并利用10折分层重复交叉验证完成PRS模型性能评估。分析结果显示：在中国荷斯坦牛群体中，PRS的预测能力优于模型中的相应SNPs，且1-PRS-2、1-PRS-8、2-PRS-10、3-PRS-4的高、低PRS组间SCC、SCS差异显著或极显著，预测能力突出。基于以上结果认为，1-PRS-2、1-PRS-8、2-PRS-10、3-PRS-4具有较高的泛化能力和预测能力。本研究结果为未来奶牛乳房炎抗性精准选育提供了有力的科学依据。