最近，代谢组学和近红外光谱技术在加强育种计划中的遗传评估方面的潜在益处受到了广泛关注。在这篇文章中，使用了一个商业大麦育种群体，对谷物产量、谷物蛋白质含量和五个麦芽品质性状（提取物产量、麦芽汁粘度、麦芽汁颜色、过滤速度和β-葡聚糖）进行表型分析，旨在：（i）分别研究来自叶组织和麦芽谷物的代谢组学强度和近红外波长的遗传变异和遗传力；（ii）研究基因组模型的方差成分和遗传力，包括代谢组学（GOBLUP-MI）或近红外波长（GOBLUP-NIR）；以及（iii）评估所开发的模型，用于预测感兴趣性状的育种值。总共使用iSelect9K Illumina大麦芯片对639个大麦品系进行了基因分型，并记录了30468个代谢组学强度和141个近红外波长。首先，很大一部分代谢组学强度和近红外波长具有中等到高的加性遗传方差和遗传力。其次，与基因组模型（GBLUP）相比，GOBLUPMI和GOBLUP-NIR都增加了谷物产量、蛋白质、麦芽提取物和β-葡聚糖的估计遗传方差比例。最后，评估了这些模型，以预测五倍的准确育种值，并将一个育种周期排除在交叉验证之外，观察到GBLUP和GOBLUP-MI之间的准确性相似，GOBLUP-NIR的准确性较差。尽管存在这一趋势，但与GBLUP相比，GOBLUP-MI和GOBLUP-NIR在一个育种周期外的谷物蛋白质和五倍杂交验证中的谷物产量的预测能力分别提高了4.6%和2.4%，但差异并不显著（P值>0.01）。