宫颈癌
宫颈癌是发生于宫颈上皮的恶性肿瘤，主要由高危型人乳头瘤病毒（HPV）持续感染引起，其中HPV16和18型最为常见。病变通常经过宫颈上皮内瘤变阶段逐步进展为浸润癌。早期可无症状，进展期常见接触性出血、阴道排液及盆腔疼痛。筛查主要依赖宫颈细胞学检查与HPV检测，确诊需宫颈活检病理。治疗包括手术、放疗及化疗，近年免疫与靶向治疗亦取得进展。宫颈癌是全球女性第四大常见癌症，却具有明确的病因及有效的筛查手段，是可通过疫苗接种和早期干预实现防控的恶性肿瘤之一。
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该数据集是一个包含858名患者临床表格数据的多标签分类数据集，涵盖人口统计学、生活习惯和病史记录等多种模态信息，主要用于研究宫颈癌的风险因素识别、开发多标签分类模型以及支持医疗预测分析，为宫颈癌的早期筛查和预防提供数据支持。
宫颈癌肿瘤组织及癌旁组织的表观转录组图谱
该数据集是一个多模态的宫颈癌表观转录组数据集，包含来自宫颈癌患者的肿瘤组织和癌旁组织的基因测序数据，具体模态包括通过MeRIP-seq检测的m6A修饰数据、通过BisRNA-seq检测的m5C修饰数据以及RNA-seq获得的转录组表达数据。其主要用途是构建宫颈癌中RNA修饰与基因表达的综合图谱，研究表观转录调控在宫颈癌发生发展中的作用规律，并筛选潜在的诊断或预后生物标志物。
宫颈癌RNA修饰组学测序数据
该数据集包含针对宫颈癌的RNA修饰组学测序数据，数据模态为基因测序数据，通过TRIzol分离RNA、抗m6A抗体免疫沉淀和Novaseq平台测序获得，主要用于研究RNA修饰（如m6A甲基化）在宫颈癌发生发展中的分子机制，为疾病诊断和治疗提供潜在生物标志物。
宫颈癌行为风险数据集
包含72条宫颈癌行为风险记录，特征涉及行为、态度、感知、社会支持和赋能因素。由UCI Machine Learning Repository提供，来自UCI Machine Learning Repository，数据格式为表格，适用于分类任务，许可证为CC BY 4.0。
宫颈癌风险因素数据集
包含858名患者的人口统计、生活习惯和既往病史特征，用于宫颈癌筛查指标预测。由UCI Machine Learning Repository提供，来自UCI Machine Learning Repository，数据格式为表格，适用于分类任务，许可证为CC BY 4.0。