本发明公开了一种基于深度学习和注意力机制的单细胞转录因子预测方法，其包括获取单细胞染色质可及性分析测序数据，并对其进行预处理，之后进行数据增强操作，得到增强测序数据；提取增强测序数据中的回归峰作为特征向量S，拼接正向和反向的增强测序数据作为特征向量A，将取自全基因组的DNA序列数据转换为特征向量U；拼接特征向量S、特征向量A和特征向量U，并输入深度网络模型预测单细胞中每个转录因子的概率，深度网络模型包括卷积模块和通道注意力模型。