Esta tesi s'ha centrat en l'estudi i aplicació de models del metabolisme cel∙lular basats en restriccions. L'objectiu era trobar formes senzilles d'afrontar els problemes que sorgixen en la pràctica com a conseqüència de la incertesa (els organismes modelats no són ben coneguts, falten variables mesurables i les disponibles són imprecisas). Amb este propòsit s'han desenrotllat ferramentes per a modelar, analitzar, estimar i predir el comportament metabòlic de cèl.lules vives.
El document s'ha estructurat en tres parts. Primer es va revisar i resumir la literatura relacionada amb el tema. Com resultat s'oferix una perspectiva unificada de metodologies que fan ús de models basats en restriccions per a representar el metabolisme cel∙lular. Tres metodologies es discutixen en detall: network-based pathways analysis (NPA), metabolic flux analysis (MFA), i flux balance analysis (FBA). També es comparen quatre definicions de rutes metabòliques per a aclarir les seues diferències.
La segona part es va dedicar a l'estudi de mètodes intervalares per a models basats en restriccions. La primera contribució és una aproximació intervalar al MFA tradicional particularment útil per estimar els fluxos metabòlics en escenaris d'escassetat de dades (FS-MFA). Esta estimació informa sobre l'estat intern de la cèl∙lules, el qual determina el comportament que estes exhibixen. La segona contribució és un procediment per a monitoritzar els fluxos metabòlics durant un procés de cultiu en escenaris d'escassetat de dades.
La tercera part del document aborda l'ús de teoria de possibilitat. La principal contribució és un marc posibilístic per a (a) avaluar la consistència d'un conjunt de mesures experimentals, i (b) estimar els fluxos metabòlics (Poss-MFA). Esta aproximació combina flexibilitat en les hipòtesis i eficiència computacional. Poss-MFA s'aplica després en la monitorització dels fluxos i les concentracións dels metabòlits externs, informació d'utilitat per a la detecció de problemes i el control de processos industrials. A continuació, es proposa un enfocament posibilístic per a FBA que permet obtindre prediccions assumint que les cèl∙lules han evolucionat per a mostrar un comportament òptim (Poss-FBA). El mètode proposat és capaç de capturar múltiples òptims i avaluar l'optimitat de distintes prediccions, relaxant així la hipòtesi original. L'última contribució és un procediment per a validar models quan les dades disponibles són escassos. Este procediment mitiga els problemes de validació amb xarxes metabòliques de dimensió reduïda.
En resum, esta tesi subratlla la importància de considerar la incertesa al modelar cèl∙lules vives, i promou un enfocament basat en restriccions. Seguint esta idea, s'han proposat mètodes que comencen representant el coneixement disponible i la seua incertesa, per a després explotar aquesta representació i generar nova informació de forma fiable.