本發(fā)明提供了一種配體篩選模型構(gòu)建方法及裝置、篩選方法、設(shè)備和介質(zhì)，屬于藥物篩選領(lǐng)域，方法包括獲取藥物配體訓練集，藥物配體訓練集包含藥物配體化學式以及分類標簽；基于配體化學式，繪制配體圖網(wǎng)絡(luò)，配體圖網(wǎng)絡(luò)中原子為節(jié)點，化學鍵為連接節(jié)點的邊；采用隨機初始化向量標識配體圖網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點的權(quán)重向量；根據(jù)配體圖網(wǎng)絡(luò)的連接關(guān)系重構(gòu)配體圖網(wǎng)絡(luò)的各節(jié)點，得到重構(gòu)圖網(wǎng)絡(luò)，重復重構(gòu)步驟，得到至少兩層重構(gòu)圖網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)分類標簽對配體圖網(wǎng)絡(luò)和至少兩層重構(gòu)圖網(wǎng)絡(luò)進行深度學習，構(gòu)建配體篩選模型。通過本公開的處理方案，準確地對不同尺度的生物和化學實驗中化合物的性質(zhì)進行預測。