La estimación de parámetros a partir de datos observables o experimentales es una etapa crucial en cualquier estudio de modelado. La identificabilidad se refiere a la capacidad de uno para estimar de manera única los parámetros del modelo a partir de los datos disponibles. La no identificabilidad estructural en modelos dinámicos, lo opuesto a la identificabilidad, está asociada con la noción de degeneración donde múltiples conjuntos de parámetros producen el mismo patrón. Por lo tanto, la función inversa de determinar los parámetros del modelo a partir de los datos no está bien definida. La degeneración no es solo una propiedad matemática de los modelos, sino que también se ha informado en experimentos biológicos. Los estudios clásicos sobre la no identificabilidad estructural se centraron en la noción de que uno puede identificar a lo sumo combinaciones de parámetros de modelos no identificables. Hemos identificado un tipo diferente de degeneración/no identificabilidad estructural presente en una familia de modelos, a la que nos referimos como los modelos Lambda-Omega (-). Estos son una extensión de los modelos clásicos lambda-omega (-) que se han utilizado para modelar sistemas biológicos, y muestran un comportamiento dinámico más rico y formas de onda que van desde sinusoidales hasta ondas cuadradas hasta picos. Mostramos que los modelos - presentan infinitos conjuntos de parámetros que producen oscilaciones estables idénticas, excepto posiblemente por un desplazamiento de fase (reflejando la fase inicial). Estos parámetros degenerados no son combinaciones identificables de parámetros no identificables como es el caso en la degeneración estructural. De hecho, reducir el número de parámetros del modelo en los modelos - es mínimo en el sentido de que cada uno controla un aspecto diferente de la dinámica del modelo y la complejidad dinámica del sistema se reduciría al reducir el número de parámetros. Sostenemos que la familia de modelos - sirve como un marco para la investigación sistemática de la degeneración y la identificabilidad en modelos dinámicos y para la investigación de la interacción entre la no identificabilidad estructural y otras formas de no identificabilidad que resultan en la falta de información a partir de los datos experimentales/observacionales.