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一、数据采集
完全用手工采集这些数据，不但费事，而且准确性较低，速度也慢。以计算机为核心的微电子技术发展，为育种数据逐步走向自动采集带来了希望。在鸡育种中考虑的性状多数是数量性状，因此对各种性状值的准确测定是整个育种工作的基础。鸡育种中的数据采集量非常之大，这一方面是因为测定群很大，另一方面是测定的性状较多。例如蛋鸡育种中，一个纯系可能有2000～5000只母鸡作个体记录，每只鸡可能要测10～20个性状，而且有一些性状(如产蛋数、蛋重)还要作多次重复记录。因此，一个纯系在选种前最多可能要采集10万余条记录。目前已开发成功的以计算机技术为主体的数据采集系统有以下几种：
(一)个体耗料量测定系统
为了进行饲料转化率的选择，必须准确地测定个体耗料量。手工测定费时费力，而且容易出现误差。荷兰科学家E.M.Urff等研制成一套个体耗料量自动测定系统。该系统由一台便携式微机连接上一台电子秤及一台电子打印机构成，安装在一个小推车上。每个个体笼位外接上一个个体食槽。在测定时，将个体食槽取下，放在电子秤上，微机在专门程序的驱动下接收电子称测定的重量，并通过与贮存的上次测定数据作比较，自动计算耗料量。所有数据均存在磁盘文件上，可转入主机作进一步分析。
法国科学家M.Picard等最近又研制出一种更先进的耗料自动测定装置。这一装置可用于一笼饲养数只鸡时，在完全无人控制的条件下，测定出同一笼内各只鸡的实际耗料量。笼外有带电子秤的专用槽，电子秤通过多通道卡与微机相连，由微机以0.167秒的时间间隔连续测定每个料槽重量的变化。这一系统的核心是对鸡作个体识别的电子装置。每个笼内装有10只鸡，每只鸡上均固定有一个电子脉冲转发器(雏鸡固定在头前头，成年鸡埋在冠子内)。当一只鸡将头伸出笼外到料槽内采食时，这个料槽的接收天线可探测到由电子脉冲转发器发出的标明这只鸡编号的信号，这一信号由解码器处理后，通过专用多通道卡传输到微机。在微机内，通过专用程序对收到的信息进行处理，可以获得每只鸡采食次数、时间、采食量等数据，并能用图表的形式在屏幕上显示出来。类似的个体识别(ID)系统在近年来有较大发展，不但在鸡育种里得到利用，在牛、羊、猪等大家畜也有较广泛的应用。
（二）个体产蛋数无纸记录系统
这一技术将条码技术与掌上型电脑相结合，通过光笔扫描固定在个体笼位外的条码，将产蛋鸡的代码及其当日产蛋情况(数量、正常或破软)输入重量不到500克的便携式电脑贮存起来，然后集中传输到微机中，通过专用程序的处理，即可获得每只母鸡产蛋量的信息。这一系统将数据采集和录入结合为一个步骤，取代了通过键盘输入这一繁琐工作，加快了数据采集和录入的速度，提高了数据的准确性以及工作效率。目前世界上更先进的记录系统已设置了光笔传动装置，通过这一装置使光笔在鸡舍内移动，自动记录每个鸡位的产蛋情况，从而取代了光笔操作人员的工作，进一步提高了数据采集的速度和准确性。
(三)蛋品质测定
蛋品质测定也是鸡育种中需要经常进行的工作，而且同时测定性状较多。英国TSS公司生产的EQM系列蛋品质测定仪器，包括测定蛋重的电子秤、蛋壳颜色色度计、蛋白高度仪、蛋黄颜色色度计等，均与一台微机处理器(EQM)相连，可以将所测各项指标自动存入微处理器中。测定结束后，在专用程序(EQS?I)驱动下，可将EQM中贮存的数据传输到微机，将数据贮存于软盘中作长期保存，并能将数据作处理后，打印输出。
二、资料处理
育种数据资料处理是养鸡生产中应用微机技术最早的领域之一。由于鸡育种中需要处理的数据量很大，而且涉及到比较繁琐的数学运算。因此微机在走向实用化后很快便在鸡育种中得到广泛应用，成为育种工作人员强有力的工具，不但保证了运算的准确性、扩大了可利用的信息量、大大节省了运算时间、加快了育种进度，使一些复杂统计方法(如BLUP、方差组分估计等)的应用成为可能。微机在育种数据处理应用中可分为以下几方面：
(一)数据管理
绝大多数育种数据是采用dBASE关系数据库系统来贮存和管理的。通过这一系统，可以很方便地完成育种数据的输入、编辑、连接等工作，并能与其它应用软件作数据信息交换。
(二)基本统计
数据资料的基本统计量计算、差异显著性检验、方差分析、最小二乘分析、回归分析等都是一般生产管理和试验研究中常用的。这些工作目前可借助一些通用的商业软件来完成。其中最流行的是美国北卡罗来纳大学统计系推出的SAS软件。也有不少采用自编软件。
(三)选种选配
这是整个鸡育种工作的核心。由于各个育种单位在具体选种选配方法上存在一定差异，尚无一种广泛流行的专用软件，几乎都是各个育种公司根据自身的要求而自行开发的。最早采用Basic语言来编制程序，今后的发展方向是用C语言来编制程序，以提高程序的运行速度和可靠性，并改善用户界面。
(四)遗传参数估计
这一工作是数量遗传学的核心内容之一，也是鸡育种中的基本工作。为了确定育种目标、制订选择指数、预估选择反应、了解群体的遗传结构，都必须对遗传力、遗传相关等参数进行准确估计。常规的以方差分析或回归分析为基础的估计方法正在向以最小二乘法和最大似然法为核心的新方法过渡，从而对计算速度、内存等方面提出了更高的要求，因而需要配备档次较高的微机或小型机来完成这些工作。目前流行的通用软件有美国M.Harvey教授推出的LSMLMW(俗称Harvey)程序以及伊利诺伊大学的PEST软件。
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