A multifaktoriális betegségek genetikai hátterét vizsgáló kutatások mindezideáig csak mérsékelt sikerekkel jártak, annak ellenére, hogy a biomedicina és a genetika laboratóriumi módszerei óriási fejlődésen mentek keresztül. Ennek egyik oka lehet, hogy a genetikai vizsgálatok során gyűjtött hatalmas mennyiségű adat elemzése és az eredmények értelmezése nem tud lépést tartani a mérési technológiák fejlődésével. Az általánosan alkalmazott egyváltozós módszerek nem megfelelőek a multifaktoriális betegségekre jellemző komplex függőségi minták feltárására, amely azonban elengedhetetlen a gyakori betegségek, mint például a depresszió, az asztma és a magasvérnyomás rizikófaktorainak megismeréséhez. Az átfogó vizsgálathoz többváltozós modellezési módszerek alkalmazása szükséges, amelyek lehetővé teszik a faktorok közötti interakciók elemzését, illetve komplex fenotípusok részletesebb értelmezését. A cikkben a többváltozós modellezés különböző aspektusait mutatjuk be a HTR1A génben található rs6295 egynukleotidos polimorfizmus depresszióra és impulzivitásra kifejtett hatásait vizsgálva. Ismertetjük a többváltozós modellezéshez kapcsolódó alapfogalmakat, és összehasonlítjuk az általunk alkalmazott két modellezési technika, a strukturális egyenlet modellezés és a Bayes-háló alapú tanuló algoritmusok tulajdonságait. Az eredményül kapott modellek a modell-tulajdonságok és a hatáserősségek alapján a bayesi megközelítés előnyeit mutatják, mivel ez a módszer lehetővé teszi az rs6295 gyengén szignifikáns hatásának koherens kezelését. Az eredmények megerősítik az impulzivitás közvetítő szerepét a HTR1A rs6295 polimorfizmus és a depresszió között.