Los sistemas dinámicos, complejos y altamente estructurados se encuentran en varias áreas, tales como plantas de procesos químicos, redes de computadoras, y células vivas.

En esta tesis se consideran los sistemas de proceso y las redes bioquímicas, mostrando cierto número de sorprendentes similitudes. Ambos tipos de sistemas son altamente estructurados y pueden ser descompuestos en distintos estratos ordenados jerárquicamente.

Esta tesis se centra en el modelamiento, análisis y diseño de las interacciones entre subsistemas en las plantas de procesos químicos y los procesos bioquímicos intracelulares.

-En la primera parte, el enfoque se basa en la selección de las estructuras de control feedback descentralizadas para plantas en la industria de procesos químicos, con el objetivo de lograr un desempeño deseado en presencia de interacciones.

-La segunda parte se enfoca en el modelamiento y el análisis de redes bioquímicas complejas, con el objetivo de revelar el impacto de las interacciones entre genes, proteínas y metabolitos sobre las funciones celulares.

El control descentralizado es, casi de facto, el estándar para el control de sistemas a gran escala, y en particular para sistemas en la industria de procesos. Una importante tarea en el diseño de un sistema de control descentralizado es la selección de la configuración del control, el así llamado par input-output, el cual decide efectivamente los subsistemas.

La investigación previa de este problema se ha enfocado principalmente sobre el efecto de las interacciones en la estabilidad.

En esta tesis, se explora el problema de seleccionar las configuraciones de control que pueden llevar a un desempeño de control deseado.

Se muestra que la medidas existentes de interacciones, tales como el arreglo de ganancia relativa (Relative Gain Array, RGA), son pobres para seleccionar las configuraciones para el desempeño, debido a su suposición inherente de control prefecto. Además, se proponen diversas herramientas basadas en modelos para la selección de las configuraciones de control apoyadas en consideraciones de desempeño.

Las funciones centrales en la célula son ligadas a menudo a comportamientos dinámicos complejos, tales como las oscilaciones sostenidas y la multiestabilidad, en una red de reacción bioquímica.

La determinación de las interacciones específicas que tienen de forma inherente estos comportamientos es importante, por ejemplo, para determinar la sensibilidad, la robustez y los requerimientos de modelamiento de funciones celulares dadas.

Se propone un método para identificar las conexiones feedback y los subsistemas implicados dentro de una red bioquímica, que son las fuentes principales de un comportamiento dinámico complejo.

Se ilustra la efectividad del método en ejemplos que involucran control cíclico de células, ritmos circadianos y oscilaciones glicolíticas. Asimismo, se propone un método para identificar modelos dinámicos estructurados de redes bioquímicas, basados en datos experimentales.

El método está apoyado en resultados de la teoría de identificación de sistema, usando datos de medida en series de tiempo de perfiles de expresión y concentraciones de los componentes bioquímicos implicados.

Finalmente, para reducir la complejidad de los modelos de red obtenidos, se propone un método para decomponer redes de gran escala en subredes biológicamente significativas.