本发明公开了一种基于多组学的植物表型预测方法和装置，该方法基于图卷积神经网络，将多组学如基因组、转录组、代谢组的数据作为图节点，不同组学之间的关联程度作为图的边来构建每个植株的图结构数据，将构建的图结构数据输入图卷积神经网络中，提取节点特征，通过Transformer网络更新节点特征，节点特征拼接后输入全连接层，输出表型预测值，利用整个图结构融合多组学特征实现表型的预测。本发明创新性的利用图卷积神经网络结合Transformer网络实现基因到表型的预测，并利用多组学构建图结构融合多组学数据实现精准表型预测，在一定程度上解决只用单一组学表型预测不准的问题，提高了表型预测的效果。