1。分子生物学と遺伝学：
* DNAシーケンス： この技術により、科学者は生物の完全な遺伝コードを読むことができ、その進化的関係に関する非常に詳細な情報を明らかにします。種全体のDNA配列を比較すると、共有された祖先と進化的距離を特定することができます。
* 系統解析： 洗練されたコンピュータープログラムは、遺伝データを分析して、種間の関係を描写する進化の木（系統）を作成します。これらの木は、物理的特性のみに基づいて分類よりも堅牢で正確です。
* ゲノミクスとプロテオミクス： 生物のゲノム全体とタンパク質プロファイルを研究することは、それらの進化的歴史、機能的経路、および関係に関する豊富な情報を提供します。
2。イメージングテクノロジー：
* 電子顕微鏡： この強力な手法により、科学者は細胞と組織の超微細構造を前例のない細部に視覚化することができます。この情報は、特定の特性を特定し、内部構造に基づいて生物を分類するために使用できます。
* 蛍光顕微鏡： この方法では、蛍光色素を使用して、細胞および組織内の特定の分子と構造を強調しています。科学者は、特定のタンパク質または遺伝子の有無に基づいて生物を特定して分類することができます。
* 3Dイメージング： 顕微鏡およびイメージングソフトウェアの進歩により、科学者は生物の詳細な3Dモデルを作成することができ、分類のために解剖学と形態のより包括的な見解を提供します。
3。バイオインフォマティクスとビッグデータ分析：
* データベースとリポジトリ： Genbankなどの大規模なデータベースは、数千種の遺伝情報を保存し、比較と分析を促進します。
* 統計および計算ツール： 洗練されたアルゴリズムとソフトウェアツールを使用して、膨大な量のデータを分析し、パターンを特定し、生物の分類について予測します。
* 機械学習： 人工知能は、分類タスクを自動化し、複雑なデータセットを分析し、生物間の新しい関係を発見するために使用されています。
4。観察とサンプリングの改善：
* リモートセンシング： 衛星とドローンは、生息地と生物多様性に関するデータを提供し、科学者が以前にアクセスできない領域で生物を分類できるようにすることができます。
* 市民科学： データ収集と観察への一般的な参加は、種の分布と多様性に関する膨大な量のデータを収集するのに役立ちます。
* フィールドテクニックの改善： 標本のサンプリングと収集のための新しい方法は、分類のためのより包括的で正確なデータを提供します。
5。分類の概念の変更：
* cladistics： このアプローチは、全体的な類似性ではなく、共有された派生特性に基づいて進化的関係を強調しています。
* 系統学： 遺伝的および形態学的データに基づいて進化関係の再構築に焦点を当て、より正確で動的な分類につながります。
* 分類学的改訂： 進行中の研究と新しい発見は、生物の分類における絶え間ない更新と改訂につながります。
これらの進歩は、分類の分野を大幅に変換し、生物を分類するためのより客観的で正確で動的なシステムにつながりました。彼らは生命の木の理解の境界を押し広げ続け、地球上の生命の多様性に関する新しい関係、パターン、洞察を明らかにしています。
