原來孩子的性別還和這個有關_風聞

摘要：作者對人類家族數據中性別比的遺傳力進行檢驗，發現親本性別比的遺傳力來自男性而非女性後代。本研究用羣體遺傳模型檢驗了這一假設，這是一個具有多態性等位基因的常染色體基因的結果，該基因通過男性生殖系統影響後代的性別比。模型模擬結果表明，依頻選擇可以維持性別比平衡，這種選擇作用於基因所提供的遺傳變異。研究還發現，童年期男性死亡率的增加導致了下一代男性出生率的升高，解釋了戰後性別比增長的現象，也解釋了為什麼較高的男性嬰幼兒死亡率可能導致人類初級性別比中常見的男性偏見。

這是社論前沿第s1362期推送

微信號：shelunqianyan

前言

出生性別比通常以男性比例來衡量，會隨時間的推移在人類人口及其變化中發生改變，且這種變化與年份呈自相關。這表明，影響性別比的因素在一段時間內是相似的。有研究者發現，隨時間變化的人口種族構成或年齡結構以及性行為，可用來解釋這種自相關。性別比變化的遺傳也可能是該現象產生的原因之一。在研究性別比變化遺傳的研究中，Trichopoulos（1967）和Curtinger等（1983）發現，父親的親緣關係性別比與其後代的性別比之間存在顯著相關性，但與母親無關。

20世紀的英格蘭和威爾士，活產性別比發生了很大的變化，從19世紀末到本世紀中葉都在迅速增長，隨後才逐漸下降（見表1）。從1900到1960年的增長中，每出生100名女性，大約會多出2.8名男性。有趣的是，這一增長與世界大戰結束時的高峯相對應，此外，比利時、法國和德國的性別比數據也出現了類似的情況。

表1  1838-2006年英格蘭和威爾士的活產性別比。每年的數據用連續的實線表示（一階自相關=0.898，p<0.001），虛線是一條簡單的指數平滑線，表示近似趨勢。資料來源：英國國家統計局。

據推測，戰時性別比達到峯值的原因是返回的士兵與他們的伴侶之間發生異常頻繁的性關係，導致女性月經週期內較早受孕，（由於週期中荷爾蒙的變化）可能增加了男嬰出生的可能性。研究結果並未統一，相關研究試圖確定受孕的時間是否會影響後代的性別，其中一些報告稱有影響，而另一些則沒有。還有人認為，性別比可能會因為這一效應而穩定，如果個人認為成人性別比存在傾斜，可以調整自己的交配頻率，以增加其生育較少一方性別後代的機會——後者會有更好的繁育機會（James，1995）。

戰時性別比的增長還歸因於一項發現，即體型較大的男性更有可能生男性後代（Kanazawa，2005），更有可能在戰爭中倖存（Kanazawa，2007）。該解釋存在的理論問題是，它暗示了男性體型和性別比之間存在遺傳聯繫，會限制男性體型的定向進化，或許也會限制性別比平衡的維持。此外，Kanazawa（2005）論據的統計依據也受到了質疑。

作為與性別比演變相關的廣泛理論的必然結果，Fisher**（1930****）基於平等投資原則，首次提出高男性死亡率與男性偏好初級性別比之間存在聯繫。**這一原則指父母會在後代性別中平等投入資源，因為每種性別都提供了後代一半的基因；因此，任何導致父母不平等投資的基因都會被移除。

假設

這裏描述了平等投資原則的另一種説法，以解釋選擇是如何影響性別比的。由於多態常染色體基因的存在，性別比具有可變、可遺傳的特性，在人類和其它哺乳動物中由雄性攜帶，可能通過改變x：y精子的比例來實現雄性生殖系統對性別比的影響。

在最簡單的情況下，基因中會出現兩個多態等位基因。y精子產量較多的被編碼為m等位基因，x精子產量較多的被編碼為f等位基因。在兩個等位基因都不為顯性的情況下，mm男性會產生更多的y精子，更容易生兒子，ff男性會產生更多的x精子，更容易生女兒，而mf男性產生的x:y精子是相等的，生兒子和女兒的概率也是相等的（見表2）。在其它情況下，這些等位基因可能是顯性和隱性的，也可能有一系列等位基因給不同產量水平的x或y精子編碼，每一種在男性表型上都有不同的顯性性狀。

表2 這些樹狀圖説明了該基因是如何在情境1中工作的。在樹狀圖A中，F0的男性為mm，因此後代F1均為男性，由於他們的父母都為mm，所以他們都攜帶mm基因型，故而生出的後代F2也都為男性。由於父親為mm，母親為ff，因此F2攜帶mf基因型。在樹狀圖B中，F0男性為ff，所以他的後代都是女性，攜帶ff基因型。F1女性與mf男性結合，產生相同數量的兩性後代，即後代F2為mf和ff基因型。

這種多態基因的存在可以解釋人類性別比數據中的自相關關係，因為後代會從父母那裏繼承性別比趨勢。同樣，該基因可能也解釋了男性死亡率的增加是如何導致戰後和平時期男性出生率增長的。假設男性死亡率一定程度上在各家庭之間平均分佈，那麼有更多兒子的家庭在某個兒子死後仍可能有其他兒子活着。這將導致更多男孩的出生，因為有較多兄弟的男性繼承了他們父親生育較多男孩的特點。

方法

羣體遺傳模型

作者通過計算機模型來進行模擬，其中被假設基因的變體控制着某一羣體出生時的性別比。這是一個基於個體的模型（individual-based model，簡稱IBM），每一代都有有限數量的個體，每個個體都有特定的基因型和表型。由Uchmanski和Grimm（1996）定義的IBM模型與經典等式模型有很大的不同，在後續研究中，大多數性別比模型都是建立在IBM模型基礎上的。

使用IBM的主要原因是在羣體中建立一個家庭結構，以便對每個家庭中的男性進行死亡率模擬。通過初步模擬發現，將男性隨機從羣體中移除是沒有意義的，因為基因型只是在發生時的同一相對頻率內被移除，而羣體的遺傳結構沒有發生變化，性別比也沒有變化。將家庭結構納入經典等式模型是非常困難的，因為這些模型將特定基因型或表型的頻率計算為羣體中所有基因型或表型的一部分，而不是那些可辨別家庭的特定個體。

該模型由一個數據庫組成，其中存儲了每一代個體的二倍體基因型、表型和家族關係。每一代的迭代都是通過PHP腳本語言編寫的代碼來管理的。這些同代人是互不相關的，其後代通過一夫一妻制繁衍而成，除一些男性外，當羣體中有過多女性時，他們會被隨機選擇成為第二個家庭的父親。所有隨機化都由PHP‘rand’函數來確定，該函數會在選定的範圍內生成隨機整數。羣體的承載能力為10，000對，每對繁育後代的數量在1~7之間隨機變化，因此在滿載能力下，每一代約有40，000個後代。在每一代人中，從其後代中隨機選出10，000名男性和10，000名女性，並隨機配對（除非他們是兄弟姐妹）產生下一代。

​

家譜元數據庫

為了尋找人類性別比遺傳變化的證據，作者設計了一個數據庫用來保存從GEDCOM（Genealogical Data Communications，家譜數據通信）文件中提取的數據。這些文件被廣泛用於存儲和交換家譜數據，這些數據多為業餘和專業家譜研究人士在網上發佈的。該數據庫的目的是計算每個個體後代的性別比，並比較相關個體產生的性別比。從技術上講，它是一個元數據庫，因為從GEDCOM文件中提取的每個族譜實際上都是一個可以添加或刪除的子數據庫。

GEDCOM文件主要從家譜論壇下載。大多數是北美的家譜——多數具有歐洲血統，其餘多為歐洲人。作者通過設計嚴格的程序來選取那些編匯最精確的家譜文件。在排除存在錯誤或存在潛在錯誤源的數據後，數據庫中共有927個家譜，共有556，387人，每個家譜有34到8931人。

結果與討論

通過研究分析發現，在過去的四個世紀裏，主要來源於北美和歐洲的大量家譜數據表明，人類性別比存在可遺傳成分。男性傾向於產生類似其父母所生育的性別比，而女性沒有這個特點。該結果證實了Trichopoulos （1967）和Curtsinger等人（1983）的發現。它也證實了Morton等人（1967）和Khoury等人（1984）的發現，從跨族羣的繁衍可以看出，後代的性別比更接近父親的族羣，而非母親的族羣。

本研究可能存在的問題是，使用的家譜數據大部分是由業餘人士通過研究自己的家譜整理而成的。雖然作者對家譜進行了篩選，但也有可能存在不正確的家族關係和不完整的家庭關係。這一點從數據庫中預測到的男性過剩現象可以明顯看出，原因可能在於男性更容易通過姓氏來追蹤。不過男性的過度記錄不太可能影響本研究結果。在對數據進行的所有檢驗中，作者對一代人產生的性別比與下一代子女產生的性別比進行了相關性檢驗。研究發現，除了兄弟較多的男性會生育較多的兒子外，姐妹較多的男性也會生育較多的女兒，如果僅僅是因為男性的記錄過多，這種結果是不可能出現的。