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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宫颈癌DNA甲基化分析数据集
该数据集包含宫颈癌样本的DNA甲基化谱数据，属于表观遗传模态，通过测序或芯片技术获取，主要应用于研究宫颈癌的表观遗传调控机制、寻找诊断或预后相关的甲基化生物标志物，以及探索癌症发生发展的分子基础。
宫颈癌筛查障碍数据集
该数据集是一个关于加纳地区宫颈癌筛查障碍因素的研究数据集合，包含文本模态的调查问卷数据和访谈记录，主要通过对215名女性及17名医疗工作者的调查与访谈，系统分析影响筛查参与度的个人认知、社会文化和医疗系统等多维度障碍，旨在为制定提高资源有限地区宫颈癌筛查覆盖率的干预策略提供实证依据。
宫颈癌教育干预影响数据集
该数据集包含加纳两所高级中学学生参与宫颈癌健康教育干预前后的问卷测试数据，数据模态为临床表格形式的自填式问卷结果，主要用于评估教育干预（如戏剧、讲座和宣传册）对学生宫颈癌知识水平的影响，支持公共卫生和健康教育效果研究方向。
宫颈癌细胞图像数据集
该数据集包含25,000张宫颈细胞图像，涵盖异常细胞生长、病毒感染变化、癌前细胞变化、未成熟与成熟鳞状细胞等多种细胞类型，数据模态为医学图像，主要用于宫颈癌的早期筛查与诊断研究，支持基于计算机视觉的病理分析模型开发和医学影像人工智能应用。
宫颈癌（风险因素）数据集
该数据集包含858名患者的临床表格数据，涵盖个人信息、生活习惯和医疗历史等多维度变量，主要用于分析宫颈癌风险因素、构建疾病预测模型以及开展公共卫生研究，为医学统计和临床决策提供结构化数据支持。
阴道微生态变化与致癌基因E6/E7及高危人乳头瘤病毒感染关系数据集
该数据集包含1327名女性的临床与分子数据，涵盖HPV感染状态、阴道微生态指标（如细菌性阴道病、滴虫性阴道炎等）以及E6/E7 mRNA表达水平等多模态信息，通过分析揭示了高危HPV感染与阴道微生态失衡及致癌基因表达之间的关联，主要用于宫颈癌风险因素、妇科感染性疾病及微生态干预策略的研究，为临床诊断和预防提供数据依据。
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。
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。
