一种药物作用后差异转录表达谱及药物适应症的预测方法，包括：建立预测药物作用后差异转录表达谱的深度学习模型；基于深度学习模型预测药物作用后差异转录表达谱，预测包括不同细胞系、扰动时长与药物剂量条件下的差异转录表达谱；以及将预测获得的药物作用后差异转录表达谱与已有药物的差异转录表达谱进行相似性比较，预测药物的适应症。还公开了对应的系统、电子设备以及可读存储介质，直接通过药物的分子信息，预测药物在不同种类细胞系、不同剂量、不同处理时间后的差异转录表达谱，一定程度上减少临床前开发的资金与时间投入，与已知适应症药物的表达谱进行相似度计算，选出潜在的适应症，减少不必要的临床实验，提高临床实验的成功率。