本发明公开了一种基于深度学习的基因调控网络重构方法，从观察到的信使RNA(mRNA)浓度变化的时间序列数据重构基因调控网络的网络结构，即基因之间的相互调控关系。本方法提出了一种数据驱动的深度学习框架来同时完成基因调控网络的重构和基因调控动力学的模拟，该方法有两个共同训练的模块组成，分别为：表示基因调控网络的连接结构的邻接矩阵生成器和可预测未来各个信使RNA浓度的动力学预测器。本方法所述模型可以以较高的精度重构基因调控网络，让我们从观测数据中推测基因之间的调控关系，并有可能帮助实现对生物性状的控制。