本发明提供了一种基于数据融合的玉米可变剪接异构体功能预测系统,通过对可变剪接异构体进行多组学数据融合来得到可变剪接异构体功能关联网络,实现多多组学数据的有效整合,能够更好地支撑可变剪接异构体的功能预测;通过对可变剪接异构体功能关联网络进行结构与属性相结合的图表示学习,可以学习到有效的可变剪接异构体特征表示;通过基于注意力机制的多示例学习,可以自适应地学习基因中每个可变剪接异构体的注意力权重,同时考虑了基因的功能由多个可变剪接异构体共同负责的情况,可以更好地区分可变剪接异构体的功能,实现了更准确更全面的可变剪接异构体功能预测。