子宫内膜癌
子宫内膜癌是起源于子宫内膜腺体的常见妇科恶性肿瘤，以子宫内膜样腺癌最为多见。其发病与长期无拮抗的雌激素刺激、肥胖、糖尿病、高血压及遗传因素（如Lynch综合征）密切相关。患者常表现为绝经后阴道不规则流血、异常排液或下腹疼痛，早期诊断依赖经阴道超声及宫腔镜下内膜活检。治疗以全子宫双附件切除术为基础，根据病理分期与危险分层辅以淋巴结清扫、放疗、化疗或内分泌治疗。精准分型与分子分型（如POLE突变、MSI-H等）现已成为预后评估和靶向治疗决策的重要依据，推动了子宫内膜癌的个体化全程管理。
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POG患者33375样本
包含一名转移性子宫内膜MMMT患者的基因组和转录组序列数据，来自POG研究。
多重PCR与下一代测序检测存档肿瘤样本临床相关突变数据集
该数据集包含使用MMP-seq方法对存档肿瘤样本进行高通量基因突变检测的测序数据，涵盖细胞系和临床FFPE样本，用于癌症突变分析。
评估佛罗里达州2005–2016年EC死亡风险的人口学、社会和临床预测因素的单变量Fine-Gray回归模型
佛罗里达州2005–2016年EC死亡风险的人口学、社会和临床预测因素的单变量Fine-Gray回归模型数据。
数据表2：结合电子健康记录与集成机器学习方法预测子宫内膜癌
基于1,922例患者电子健康记录和集成机器学习预测子宫内膜癌的临床数据表，包含9个临床特征。
预测早期发病子宫内膜癌患者总生存和癌症特异性生存的列线图开发与外部验证：基于东西方数据集的研究
基于东西方数据集的早期发病子宫内膜癌生存预测列线图外部验证临床数据。
子宫体子宫内膜癌炎症相关LncRNA预后与免疫特征表
子宫体子宫内膜癌炎症相关LncRNA预后与免疫反应评估的表格数据集，包含基因表达、免疫浸润及药敏数据。
基于ATAC-Seq和RNA-Seq分析预测子宫内膜非典型增生和子宫内膜癌患者孕激素不敏感性的潜在模型
使用ATAC-Seq和RNA-Seq分析子宫内膜病变，构建预测模型以识别对孕激素不敏感的患者。
基于整合ATAC-Seq和RNA-Seq分析预测子宫内膜非典型增生和子宫内膜癌患者孕激素不敏感性的潜在模型识别
整合ATAC-Seq和RNA-Seq，预测子宫内膜非典型增生和子宫内膜癌患者孕激素不敏感性的潜在模型识别。
子宫内膜癌淋巴结转移术前机器学习识别价值的系统综述与Meta分析表1
子宫内膜癌术前淋巴结转移机器学习预测模型的系统综述与Meta分析提取数据表，包含模型性能指标。
子宫内膜癌蛋白质组学与可解释AI生物标志物分析数据集
20例子宫内膜癌患者蛋白质组学数据，用于分类年龄、肿瘤分级等预后因素并识别蛋白生物标志物。
HER2-low转移性子宫内膜癌对disitamab vedotin完全反应的病例报告与文献综述表2
一份关于HER2-low转移性子宫内膜癌患者使用disitamab vedotin后完全缓解的病例报告与文献综述表格。
绝经前异常子宫出血女性子宫内膜恶性风险预测评分开发与性能研究
该数据集来自 doi.org，收录了在突尼斯突尼斯市 Charles Nicolle Hospital 接受子宫内膜活检并随后行子宫切除术的绝经前异常子宫出血（AUB）女性资料，时间范围为 2016 年 1 月至 2024 年 11 月
