La automatización se está volviendo ubicua en todas las actividades de laboratorio, avanzando hacia protocolos de laboratorio precisamente definidos y codificados. Sin embargo, la integración entre los protocolos de laboratorio y los modelos matemáticos aún está ausente. Los modelos describen procesos físicos, mientras que los protocolos definen los pasos realizados durante un experimento: ninguno abarca el dominio del otro, aunque ambos intentan caracterizar los mismos fenómenos. Idealmente, deberíamos comenzar desde una descripción integrada tanto del modelo como de los pasos realizados para probarlo, para analizar concurrentemente las incertidumbres en los parámetros del modelo, las tolerancias del equipo y la recolección de datos. Con este fin, presentamos un lenguaje para modelar y optimizar protocolos bioquímicos experimentales que facilita esta descripción integrada, y que puede combinarse con datos experimentales. Proporcionamos una semántica probabilística para nuestro lenguaje en términos de procesos gaussianos (GPs) basados en la aproximación lineal de ruido (LNA) que caracteriza formalmente las incertidumbres en la recolección de datos, el modelo subyacente y las operaciones de protocolo. En una serie de estudios de caso, ilustramos cómo el marco resultante permite el análisis y la optimización automatizados de protocolos experimentales, incluidos los protocolos de ensamblaje Gibson.