Biology has made great progress in identifying and measuring the building blocks of life. The availability of high-throughput methods in molecular biology has dramatically accelerated the growth of biological knowledge for various organisms. The advancements in genomic, proteomic and metabolomic technologies allow for constructing complex models of biological systems. An increasing number of biological repositories is available on the web, incorporating thousands of biochemical reactions and genetic regulations. Systems Biology is a recent research trend in life science, which fosters a systemic view on biology. In Systems Biology one is interested in integrating the knowledge from all these different sources into models that capture the interaction of these entities. By studying these models one wants to understand the emerging properties of the whole system, such as robustness. However, both measurements as well as biological networks are prone to considerable incompleteness, heterogeneity and mutual inconsistency, which makes it highly non-trivial to draw biologically meaningful conclusions in an automated way. Therefore, we want to promote Answer Set Programming (ASP) as a tool for discrete modeling in Systems Biology. ASP is a declarative problem solving paradigm, in which a problem is encoded as a logic program such that its answer sets represent solutions to the problem. ASP has intrinsic features to cope with incompleteness, offers a rich modeling language and highly efficient solving technology. We present ASP solutions, for the analysis of genetic regulatory networks, determining consistency with observed measurements and identifying minimal causes for inconsistency. We extend this approach for computing minimal repairs on model and data that restore consistency. This method allows for predicting unobserved data even in case of inconsistency. Further, we present an ASP approach to metabolic network expansion. This approach exploits the easy characterization of reachability in ASP and its various reasoning methods, to explore the biosynthetic capabilities of metabolic reaction networks and generate hypotheses for extending the network. Finally, we present the BioASP library, a Python library which encapsulates our ASP solutions into the imperative programming paradigm. The library allows for an easy integration of ASP solution into system rich environments, as they exist in Systems Biology. / In den letzten Jahren wurden große Fortschritte bei der Identifikation und Messung der Bausteine des Lebens gemacht. Die Verfügbarkeit von Hochdurchsatzverfahren in der Molekularbiology hat das Anwachsen unseres biologischen Wissens dramatisch beschleunigt. Durch die technische Fortschritte in Genomic, Proteomic und Metabolomic wurde die Konstruktion komplexer Modelle biologischer Systeme ermöglicht. Immer mehr biologische Datenbanken sind über das Internet verfügbar, sie enthalten tausende Daten biochemischer Reaktionen und genetischer Regulation. System Biologie ist ein junger Forschungszweig der Biologie, der versucht Biologische Systeme in ihrer Ganzheit zu erforschen. Dabei ist man daran interessiert möglichst viel Wissen aus den unterschiedlichsten Bereichen in ein Modell zu aggregieren, welches das Zusammenwirken der verschiedensten Komponenten nachbildet. Durch das Studium derartiger Modelle erhofft man sich ein Verständnis der aufbauenden Eigenschaften, wie zum Beispiel Robustheit, des Systems zu erlangen. Es stellt sich jedoch die Problematik, das sowohl die biologischen Modelle als auch die verfügbaren Messwerte, oft unvollständig, miteinander unvereinbar oder fehlerhaft sind. All dies macht es schwierig biologisch sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. Daher, möchten wir in dieser Arbeit Antwortmengen Programmierung (engl. Answer Set Programming; ASP) als Werkzeug zur diskreten Modellierung system biologischer Probleme vorschlagen. ASP verfügt über eingebaute Eigenschaften zum Umgang mit unvollständiger Information, eine reichhaltige Modellierungssprache und hocheffiziente Berechnungstechniken. Wir präsentieren ASP Lösungen zur Analyse von Netzwerken genetischer Regulierungen, zur Prüfung der Konsistenz mit gemessene Daten, und zur Identifikation von Gründen für Inkonsistenz. Diesen Ansatz erweitern wir um die Möglichkeit zur Berechnung minimaler Reparaturen an Modell und Daten, welche Konsistenz erzeugen. Mithilfe dieser Methode werden wir in die Lage versetzt, auch im Fall von Inkonsistenz, noch ungemessene Daten vorherzusagen. Weiterhin, präsentieren wir einen ASP Ansatz zur Analyse metabolischer Netzwerke. Bei diesem Ansatz, nutzen wir zum einen aus das sich Erreichbarkeit mit ASP leicht spezifizieren lässt und das ASP mehrere mächtige Methoden zur Schlussfolgerung bereitstellt, welche sich auch kombiniert lassen. Dadurch wird es möglich die Synthese Möglichkeiten eines Metabolischen Netzwerks zu erforschen und Hypothesen für Erweiterungen des metabolischen Netzwerks zu berechnen. Zu guter Letzt, präsentieren wir die BioASP Softwarebibliothek. Die BioASP-Bibliothek kapselt unsere ASP Lösungen in das imperative Programmierparadigma und vereinfacht eine Integration von ASP Lösungen in heterogene Betriebsumgebungen, wie sie in der System Biologie vorherrschen.