计算树逻辑（Computation Tree Logic,CTL）模型检测是形式化方法研究的热点,是保证系统正确性的重要手段之一。DNA计算是以DNA分子和生物酶为材料,以生化操作为计算手段的一种生物计算模式。开展CTL模型检测的DNA计算方法研究,不仅可以利用DNA分子的超高存储容量和DNA计算的强大并行优势解决模型检测状态空间爆炸问题,而且对推动DNA计算机的研发和应用具有重要意义。自图灵奖获得者Emerson教授提出“DNA模型检测”问题以来,针对CTL模型检测问题,非自治、自治和细胞内算法仍没有解决,现有算法存在不能提供反例、不能检测带过去算子的CTL公式（CTLP）、因使用核酸酶导致的鲁棒性弱以及反应材料不可复用等问题。针对上述问题,本文深入研究了基于非自治、自治和细胞内DNA计算模型的CTL模型检测算法,完成的主要工作和创新点如下:1)提出了基于非自治DNA计算模型的CTL模型检测算法——AM-CTLMC。设计了待检测系统模型的编码方案,构建了系统模型运行路径的生成算法,给出了CTL基本公式、一般公式和CTLP公式的模型检测算法,仿真实验结果验证了算法的正确性。AM-CTLMC解决了现有算法在系统模型不满足CTL公式时不能提供反例的问题,同时,能够对现有算法无法检测的CTL一般公式和CTLP公式实施检测,提升了检测能力,算法执行过程中不使用核酸酶,提升了鲁棒性,保证了反应材料的可复用性。2)提出了基于自治DNA计算模型的CTL模型检测算法——基于分子信标的算法（MB-CTLMC）和基于长度-编码自动机的算法（LEA-CTLMC）。给出了待检测系统模型的DNA编码方案,分别构建了CTL基本公式的分子信标和长度-编码自动机的编码方案,设计了系统模型运行路径与CTL基本公式的分子自组装环境,给出了基于分子信标和长度-编码自动机的CTL模型检测自组装算法,仿真实验和生物实验结果验证了算法的正确性。CTL模型检测的分子自组装算法解决了现有算法鲁棒性弱和反应材料不可复用的问题,同时,由于可编程性和通用性,LEA-CTLMC在实现时序逻辑模型检测方面具有可扩展性。3)提出了基于细胞内DNA计算模型的CTL模型检测算法——IN VIVO-CTLMC。设计了系统模型运行路径的信使核糖核酸分子编码方案,构建了CTL基本公式有限状态自动机的转运核糖核酸分子编码方案,给出了CTL基本公式的模型检测算法,通过将路径的信使核糖核酸分子和CTL公式的转运核糖核酸分子插入到质粒,再将质粒转染到大肠杆菌细胞中,利用大肠杆菌活体细胞内自治的蛋白质合成机制实现了模型检测,并对算法的正确性进行了证明。该算法解决了目前缺乏细胞内CTL模型检测算法的问题,为基因疾病的早期诊断及分子层面的治疗探索了动态、智能、精确的方法。4)提出了基于机器学习的DNA分子杂交有效性分析方法,解决了生物仿真平台分析DNA分子杂交有效性效率低的问题。构建了DNA分子杂交有效性分析数据集,经初步实验选定了梯度提升树、逻辑回归、支持向量机和随机森林四种机器学习算法,采用数据集训练并生成了四种分类器,综合性能指标选出最佳的分类器——基于梯度提升树的分类器。与生物仿真平台的对比实验结果表明,基于梯度提升树分类器方法的F1值比生物仿真平台的F1值下降了0.1,但分析效率提升了142,013倍,且分析时间不会随参与杂交的DNA分子种类增加发生数量级的变化。该方法解决了生物仿真平台分析DNA分子杂交有效性效率低的问题,为DNA分子杂交有效性分析提供了可供选择的工具。