本发明属于基因表达数据分析领域，特别涉及一种基于基因表达的图神经网络数据集构建方法；包括获取疾病的基因表达谱数据并提取RNA数据，对RNA数据进行处理生成RNA表达矩阵；对生成的RNA表达矩阵进行标准化处理和差异分析，得到差异表达矩阵；采用WGCNA分析差异表达矩阵并构建重叠拓扑矩阵；将重叠拓扑矩阵中的边信息与节点信息全部导出，对导出的信息进行编码；对编码后的信息进行筛选，采用筛选后的信息构建图神经网络数据集，根据图神经网络数据集识别生物标志物；本发明采取差异表达基因进行WGCNA分析，关注基因与基因之间的关系，并通过对节点和边信息的筛选，构建图神经网络数据集，有利于发现肿瘤的生物标志物。