Die mathematische Modellierung der Dynamik von biologischen Prozessen in Zellen ist ein zentraler Teil der Systembiologie. Es hat sich herausgestellt, dass Stochastizität eine wichtige Rolle im Verhalten dieser Prozesse spielt. Dabei ist nicht nur intrinsisches Rauschen, verursacht durch "zufällige" molekulare Ereignisse, von Bedeutung, sondern auch extrinsisches Rauschen, welches durch Variabilität in der Umgebung des (Sub-)Systems entsteht. Diese Umgebungseffekte und ihr Einfluss auf das interessierende System müssen in einem mathematischen Modell berücksichtigt werden. Die vorliegende Arbeit behandelt die (exakte oder approximative) reduzierte (marginalisierte) Beschreibung von zellulären Subsystemen, wenn die Umgebung des Subsystems nicht von Interesse ist. Außerdem wird allgemein das Vorwärtsproblem für biomolekulare Reaktionsnetzwerke behandelt. Diese Fragestellungen werden über die ganze Modellhierarchie von Reaktionsnetzwerken betrachtet, von Markovketten in kontinuierlicher Zeit über stochastische Differenzialgleichungen bis hin zu gewöhnlichen Differenzialgleichungen. Im ersten Teil der Arbeit werden Moment Closure Approximationen über einen Variationsansatz hergeleitet. Dieser Blickwinkel erlaubt es, einige der Probleme, die gewöhnlich mit Moment Closure assoziiert werden, zu verstehen und teilweise auch zu beheben. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die der Variationsansatz liefert, werden benutzt um die approximativen Lösungen von heterogener Dynamik von Reaktionsratengleichungen mit Log-Normal verteilter Heterogenität zu bestimmen. Die Variationsmethode wird auch auf die Approximation von gemeinsamen Verteilungen mehrerer Zeitpunkte verallgemeinert. Zuletzt wird die allgemeine Form von Kumulanten- bzw. Momentengleichungen durch eine Diagrammtechnik beschrieben. Im zweiten Teil der Arbeit wird die Verwendung des Projektionsoperator-Formalismus von Nakajima, Zwanzig und Mori für die Behandlung von heterogener Reaktionskinetik untersucht. Kumulantenentwicklungen in partiellen Kumulanten werden verwendet, um approximative Vorwärtsgleichungen mit Konvolutionsterm für den marginalisierten Prozess zu erhalten. Die resultierende Approximation wird analytisch und numerisch untersucht. Im letzten Teil wird, als Verallgemeinerung von existierenden Arbeiten, die marginale Beschreibung eines Subsystems für beliebige, bidirektional gekoppelte Reaktionsnetzwerke entwickelt. Hierfür werden stochastische Filtergleichungen mit Entropic Matching kombiniert. Die resultierende Approximation wird als orthogonale Projektion der Mastergleichung des vollen Prozesses interpretiert, wodurch die hergeleitete Methode konzeptionell ähnlich zum Projektionsoperator-Formalismus wird. Für Systeme mit Massenwirkungskinetik wird mit einem Produkt-Poisson-Ansatz die einfachste Form des approximativen marginalen Prozesses analytisch und numerisch untersucht.