哺乳动物分类学数据库：MDD 与 Mammal Species of the World

一、Mammal Species of the World（MSW）：20 世纪的权威标准

1.1 三版迭代的历史

1.2 MSW 的历史局限

MSW 第 3 版出版于 2005 年，如今已过去超过 20 年。在这 20 年间：

• 分子系统学革命深刻重塑了哺乳动物的系统发育树（如 Afrotheria 超目的确立）
• DNA 条形码和基因组测序揭示了许多"隐存种"（cryptic species）
• 野外调查持续发现新物种（平均每年约 25 种新哺乳动物被描述）
• 整合分类学（integrative taxonomy）方法论推动了分类标准的变革

因此，MSW 第 3 版虽然仍是引用最多的哺乳动物分类学文献，但它作为一部"冻结在时间的书"，无法反映这 20 年的飞速进展。

二、Mammal Diversity Database（MDD）：21 世纪的活文档

2.1 诞生背景

MDD 由 American Society of Mammalogists (ASM) 于 2018 年发起，目标是创建一个持续更新、公开访问、文献可追溯的哺乳动物物种在线数据库。它不是一个"出版后就固定"的书籍，而是一个活文档（living document），由分类学专家委员会持续维护。

2.2 核心特征

2.3 MDD 的版本演进数据

三、分类学争议：当一个物种被"分裂"或"合并"

分类学的核心张力在于"lumping"（合并）与"splitting"（分裂）。以非洲象为例：

四、如何使用这些数据库

4.1 MDD 的实际查询

# 方法 1：直接访问网站
# https://www.mammaldiversity.org/

# 方法 2：下载 CSV 完整数据集
# https://www.mammaldiversity.org/assets/data/MDD.zip

# 方法 3：R 语言编程查询
library(taxize)

# 查询物种的分类信息
get_mdd("Homo sapiens")
# Returns: Order=Primates, Family=Hominidae, Genus=Homo, Species=sapiens

# 查询某个科下的所有物种
mdd_family("Felidae")  # Returns all cat species

# 方法 4：Python 编程查询
import requests
import csv
import io

url = "https://www.mammaldiversity.org/assets/data/MDD.zip"
# 下载并解析 CSV

# 使用 GBIF 的物种匹配 API（与 MDD 分类框架一致）
import requests
r = requests.get(
    "https://api.gbif.org/v1/species/match",
    params={"name": "Panthera tigris", "kingdom": "Animalia"}
)
print(r.json()["usageKey"])

4.2 在论文中正确引用

当你在方法部分声明"本研究遵循的哺乳动物分类框架"时，应同时引用 MDD 和对应的版本号：

五、经典论文与资源

六、总结

MSW 和 MDD 的关系，不是"替代"，而是"接力"。MSW 为 20 世纪的哺乳动物分类学提供了稳定的参考框架，MDD 将这个框架带入了"持续更新"的数字时代。在论文中同时引用两者，既体现了对历史的尊重，也展示了对最新分类进展的关注。

—— 系列第 3 篇完。下一篇：两栖与爬行动物数据库（AmphibiaWeb + The Reptile Database）