生物分类学是生物学的一个分支，研究生物的鉴定、描述、命名与分类。它依据结构、行为、遗传及其他特征，将多样的生物归入可识别的类群，称为分类单元。分类学提供生物的名称和分类体系，使有关生物的信息能够相互比较和交流。其研究范围与系统学及系统发育学有所重叠：前者更广泛地研究生物多样性及生物之间的关系，后者则探究生物的进化历史。(cbd.int)
历史发展
早在现代进化理论出现之前，人们就已对生物进行分类，但卡尔·林奈在十八世纪建立的框架影响尤为深远。他的《植物种志》（1753年）和《自然系统》第十版（1758年）推动了由两部分组成的动植物学名的规范化。林奈还将生物排列在逐级嵌套的类别中，为后来的生物学家提供了一个可加以修订、而非原封不动沿用的框架。(linnean.org)
以查尔斯·达尔文为代表的进化理论改变了人们对分类的理解。生物之间的相似性不再仅仅是便于将其归为一组的依据，也可以被理解为共同祖先的证据。因此，现代分类学以进化关系为依据，但历史上沿用的名称和等级类别仍是其体系的重要组成部分。(openstax.org)
分类单元与等级分类
分类单元是某个得到认可的具体类群；分类阶元则规定它在分类体系中的层级。常见阶元由大到小依次为域、界、门、纲、目、科、属和种。亚科、亚种等附加阶元可用于作出更细致的区分。因此，“科”是一个阶元，而某个有名称的科则是处于这一阶元的分类单元。(openstax.org)
在教学中广泛采用的三域体系中，细胞生物被分为细菌域、古菌域和真核域，其中真核域包含真核生物。逐级嵌套的分类体系可以将一个物种置于范围逐渐扩大的类群之中。不过，基于阶元的层级体系本身并不能完整呈现进化历史：进化中的分支关系往往需要比传统阶元序列更细致的表述。(openstax.org)
学名与命名法
双名法为每个物种赋予一个由两部分组成的学名，例如 Homo sapiens。第一部分表示属，第二部分用于区分该属中的不同物种。属名首字母大写，第二部分首字母小写，两部分通常都用斜体书写。第二部分本身并不是完整的种名。(code.iczn.org)
生物命名法规范名称，而分类学则确定如何界定生物类群并进行分类。不同类群适用不同的命名法规，包括动物，藻类、真菌和植物，原核生物，以及病毒。命名规则通常不会规定，在相互竞争的分类学解释中必须接受哪一种。(iczn.org)
名称通过载名模式确定其适用对象。在动物学中，种群名称的模式是一件或一组标本，为该名称的使用提供客观参照；它不必是代表平均状态或特别典型的个体。优先权原则通常优先采用最早的可用名称，但须遵守旨在维护稳定性的相关规定和例外。被认定指向同一分类单元的不同名称称为异名；为不同分类单元建立的相同名称称为同名。(code.iczn.org)
物种界定与分类学实践
识别物种需要区分种内变异与种间差异。不同的物种概念侧重不同的证据。生物学物种概念关注生殖隔离，形态学和系统发育学方法则侧重可供区分的特征或进化谱系。这些判据可能在物种形成的不同阶段才显现出来，因此并不总能划定相同的物种边界。(pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)
分类学工作通常从采集或检查标本开始，并将其与已发表的描述和参考材料进行比较。研究人员评估所观察到的差异，是支持现有的鉴定结果，还是表明存在一个此前尚未被识别的物种。新种描述列出其鉴别特征，并依照适用的命名规则，通过发表建立名称。鉴定是将标本归入一个已获认可的分类单元；界定则是研究该分类单元本身的边界。(cbd.int)
进化与分子证据
支序分类学利用共有衍征重建生物之间的关系，力求识别演化支，即包含一个共同祖先及其全部后代的类群。仅凭表面相似性可能导致分类错误，因为相似特征可能独立演化而来，而亲缘关系密切的生物也可能变得截然不同。因此，在重建亲缘关系时，解剖学证据与分子证据可以相互补充。(openstax.org)
脱氧核糖核酸数据为比较生物提供了更多特征。DNA条形码技术利用标准化的序列区段，帮助鉴定标本并发现候选物种。对其结果的解释取决于参考材料的鉴定结果，以及序列变异与物种边界之间的关系。序列存在差异并不意味着可以直接确立一个新物种，条形码也不能取代正式的分类学描述。整合分类学将分子证据与形态、地理、行为或其他能够独立提供信息的数据结合起来。(pmc.ncbi.nlm.nih.gov)
应用与信息资源
分类学是编制生物多样性清单的基础，也为自然保护、环境评估和《生物多样性公约》的实施提供支持。可靠的鉴定能够将来自不同地点和研究的观察记录关联到同一种生物。物种描述、鉴定资源、标本收藏和专业知识方面的不足，会限制这项工作的开展。(cbd.int)
数字资源将分类学名称与生物记录关联起来。例如，NCBI分类学数据库为公共序列数据库整理和维护生物名称及分类信息。这类资源方便用户获取谱系信息及相关序列，但其中的分类体系会持续维护和修订，并非最终的权威定论。NCBI明确建议用户查阅相关科学文献，以获取权威的命名法和分类学信息。(ncbi.nlm.nih.gov)