刚刚过去的春节大聚会上，你有没有发现，有的家族里，兄弟姐妹几个人生的小孩全都是男孩，也有的家里的表亲堂亲，生的又都是女孩。

这种家族性别扎堆的现象，并不罕见，难道生男生女，除了众所周知的精子决定，还藏着一套不为人知的家庭密码？

长久以来生物学教科书告诉我们，生男生女就像抛一枚公平的硬币，每次概率独立，且大致对半。

但近些年来，越来越多的科学家开始怀疑——在家庭这个微观单元里，概率的天平或许存在微妙的、可遗传的倾斜。

2024年，圈姐总结了当时可以查到的文献，写过一篇相关的文章，感兴趣的姐妹可以点击：为什么有人总生男孩，有人总生女孩？真有特殊体质？文献有答案

最近，美国哈佛大学一项发表于国际权威期刊《Sci Adv》上的大型研究，为这个谜题提供了又一个关键证据，到底是怎么回事呢？赶紧跟着圈姐一起来看看吧！

关于生男生女，民间和学术界有过很多猜想。

有的认为长得好看的父母容易生女儿，有钱、个子高、有进取心的父母容易生儿子。

还有的认为母体身体环境对性别有关键影响，比如阴道的酸碱度、体温、月经周期的时间点等，可能会让X精子或Y精子中的其中一种占优势。

但是，这些猜想都没有在大型、严谨的科学研究中得到证实。到底有没有遗传因素在背后起作用，也一直是个谜。

这项研究认为，要想找到影响性别的因素，问题可能出在研究对象和统计方法上。

过去的研究直接在大人群中对比男性和女性的基因，想找决定他们自身性别的基因，这恐怕除了发现决定性别的XY染色体本身，其他很难找到。

还有研究想找影响父母生男生女的基因，也没有成功。

研究者认为，可能存在一些因素（也可能是基因，也可能是环境），让特定的某对夫妇更容易生男孩或女孩。

但是，这些因素在不同夫妇之间的分布是完全随机的。

如果你把全美国所有新生儿混在一起看，因为每对夫妇倾向不同，互相抵消了，整体看起来还是一半对一半，就像公平抛硬币。

所以，研究者认为关键是要把数据按家庭分组研究，看看在同一个妈妈生的孩子里，性别分布是不是有扎堆倾向，而不是看整体数据。

所以，这个研究利用了两个大型的护士健康研究数据库，从母亲的角度探索几个核心问题。

首先，验证一下，所有妈妈生的孩子，性别分布到底更符合公平的抛硬币模型，还是更符合每个家庭都有自己独特倾向的模型。

其次，看看妈妈身上一些高度可遗传的特征，比如发色、血型、身高、是否早睡早起以及生育相关因素，比如首次来潮年龄、第一次生子年龄，是不是和只生单一性别孩子有关。

最后，研究者还做了全基因组分析，试图找出是否有特定的基因位点，和只生男孩或只生女孩相关。

研究者分析了58007位美国女性，95%为白人，她们平均25.5岁生下第一个孩子，平均每人有2.5个孩子。

绝大多数家庭（99.5%以上）孩子数量不超过5个，孩子数在10个以上的极少。

在这些家庭里，总体上男孩比女孩多一点，比例大约是108个男孩：100个女孩（性别比1.08）。

这个比例在近几十年来有非常轻微的下降趋势，但和整个美国社会情况一致。

以上说明，这群人的数据能很好地代表普通大众，研究人群的选择是非常客观的。

如果生男生女真像公平抛硬币，那么男孩概率为51.9%。

对于二孩家庭来说，最常见的组合应该是一男一女，研究数据证实了这一点，符合传统认知。

但是对于三孩及以上家庭，情况就不同了。

研究者发现，像“男男男”或“女女女”这种全部孩子同性别的家庭，其实际数量显著多于抛硬币模型预测的数量。

更关键的是，孩子越多，这种扎堆现象比预期的超出幅度就越大。

研究者监测到的实际数据更有说服力。

三孩家庭中，观察到的全男或全女家庭，比公平硬币模型多出5-10%；

四孩家庭超出幅度更大；

五孩家庭超出的幅度最大。

统计检验也证实，这种差异不是偶然的（P值＜0.001），这说明简单的每次怀孕就像抛硬币解释不了现实数据。

于是研究者换了一个更灵活的模型——β-二项分布，这个模型的意思是，虽然按照传统抛硬币男孩概率是51.9%，但允许每个家庭有自己的硬币。

比如有的家庭这枚硬币抛到男孩的概率可能略高于51.9%，比如是55%；而有的则略低于51.9%，比如49%。

研究者用这个新模型去套数据，结果发现两者拟合得非常好，预测值和实际观察基本吻合。

这支持了研究的核心假设，可能存在某些因素，比如遗传或环境，让特定夫妇生男或生女的倾向有微弱但持久的偏差。

这里肯定有人会质疑，会不会有父母是重男轻女或追求儿女双全，通过激素生育来凑性别，导致数据扎堆呢？

研究团队做了多种严格的敏感性分析来排除这种可能。

首先，直接去掉那些生了男孩又生女孩，或生了女孩又生男孩后才停止生育的家庭；

其次还研究了直接去掉每个母亲最后一次生育的情况，只看她前期连续生育的性别情况；

另外还排除了有离婚史、流产史的女性，以排除家庭环境剧烈变动的影响；

最后研究者只聚焦了已经绝经，完成生育的女性。

即使在以上所有排除干扰的分析中，多孩家庭性别扎堆现象依然存在。

这说明，观察到的模式不是由父母的生育选择造成的，更像是生物学上的倾向。

在排除最后一次生育，以最大限度减少人为偏好后，研究者开始寻找线索，没想到真的找到了一些微弱的影响。

研究发现，妈妈首次生育年龄较大的女性，比如文献中28岁以上对比23岁以下，生育全男或全女的风险会高出7%，几率增加13%。

这可能提示，年龄相关的生理变化有微弱影响。

但其他因素，比如种族、天然发色、血型、身高、年轻时的体重等，都与性别扎堆没有明确的关联。

研究者通过基因扫描，找到了几个可能相关的基因位点。

其中一个位于NSUN6基因附近的变异，与只生女孩显著相关；

另一个位于TSHZ1基因附近的变异，与只生男孩显著相关。

需要强调的是，这些是探索性发现，达到了较高的统计学标准，但尚不能作为定论，需要未来在其他人群中重复验证，它们为性别倾向可能有遗传基础提供了初步的科学线索。

研究者根据他们拟合的每家自有偏好硬币模型，可以估算如果一个家庭已有的孩子都是同一性别，那么下一个孩子还是同样性别的概率会略高于基础的51.9%，并且这个概率会随着已有同性别孩子数量的增加而轻微上升。

例如，一个已有三个男孩的家庭，再生一个男孩的预测概率约为61%（不是50%）；

例如，一个已有三个女孩的家庭，再生一个女孩的预测概率约为58%（不是50%）。

总之，这项大型研究用扎实的数据表明，生男生女像公平抛硬币这个经典说法可能需要修正。

在整体人口层面，性别比是平衡的，但是在单个家庭层面，确实存在微弱但可检测的倾向，使得全生男或全生女的家庭比纯随机理论所预测的更多。

这种倾向不受父母生育选择的影响，可能与母亲的首次生育年龄以及某些尚未明确的遗传因素有关。

当然，这绝不意味着能控制性别，只是揭示了自然生殖中存在比我们想象中更复杂的微弱规律。

如果说只有这一份研究发现了这个现象，那么有可能是研究误差，或者研究样本的偶然因素，如果所有相关研究都发现这一现象，这说明是一个普遍现象。

这项研究数据发现，在二孩家庭，一男一女最常见，但在三孩及以上家庭，全部孩子同性别的情况显著多于抛硬币的预测。

其他研究团队分析了成千上万甚至数百万欧洲家庭数据，也发现同样的模式。

这说明，本研究结果不是偶然，而是一个可以重复的现象。

对此，研究者打了一个巧妙的比方：如果你把全国所有新生儿混在一起看，性别比是平衡的，每次生育看起来就像是独立的随机事件。

但如果你以家庭为单位仔细看，就会发现有些家庭内部有明显的性别扎堆现象。

之前很多研究没发现这个规律，可能就是因为他们分析的单位是所有孩子，而不是每个家庭的孩子。

这个研究最重要的发现是，即使在严格排除了集齐了家庭后，性别扎堆现象依然存在，甚至更明显了，这强烈暗示存在生物学上的天生倾向。

这在20世纪中期之前的欧洲家庭中比例更高于随机预测，因为那时候没有超声，没办法提前知道性别，这从侧面支持天生倾向是长期存在的自然现象。

这项研究发现，妈妈首次生育年龄较大，比如超过28岁，生育全男或全女的几率确实更高，这可能和年龄带来的生理变化有关。

比如卵泡期缩短，可能微妙地更有利于Y染色体精子；

比如阴道酸性增强，可能微妙地更有利于X染色体精子。

每个女性对这些变化的反应不同，可能就形成了个人特有的微弱倾向。

这项研究全基因组分析找到了两个可能与只生男或只生女相关的基因点位，这是全新的发现，提示性别倾向可能有遗传基础。

但必须强调，这些基因点位与首次生育年龄无关，说明它们是通过其他未知途径（比如影响激素水平、择偶偏好等）在起作用，这为未来研究打开了新大门。

当然，这项研究只有母亲信息，没有父亲的年龄、基因等，存在一些不足，但即便如此，还能发现母亲的影响，恰恰说明性别倾向问题比想象更复杂。

总之，这项研究最深刻的启示或许在于：它模糊了随机与注定之间那条我们曾以为清晰的界限。

它告诉我们，在人类繁衍中，整体规则（性别大致平衡）与个体故事（家庭内的性别倾向）可以同时成立。

所谓总生男孩和总生女孩，并非某种神秘力量，而更像是一枚因母亲年龄、遗传特质等微妙因素而略有重量偏差的硬币。

在无数次投掷中，偏差几乎不影响国家级的统计报表，却足以在单个家庭的餐桌上，酿成一个延续数代的、令人津津乐道的巧合。

所以，当下次家庭聚会中再谈起咱家是不是专生儿子时，你可以笑着回答：“也许不是巧合，那是科学刚刚开始读懂的，关于我们自身的、一段非常私人化的概率故事。”

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参考文献

Is sex at birth a biological coin toss? Insights from a longitudinal and GWAS analysis. Sci Adv. 2025 Jul 18;11(29):eadu7402. doi: 10.1126/sciadv.adu7402. Epub 2025 Jul 18.