User:Pythonスクリプトを作成して、CSVファイルからSmilesまたはSmarts文字列のリストをロードします。入力データをクリーニングし、重複または互変異性体を削除します。すべてのプロトン化状態がpH 7に適していることを確認してください。小さなLSTMを作成して、CSVファイルにあるラベルを予測します。 Assistant:必要な手順の基本的な概要は次のとおりです。

CSVファイルを読んで、Smiles/Smarts文字列とラベルを抽出します
RDKITを使用してSmiles/Smartsの文字列をきれいにする - 重複を削除し、互変異性体/プロトマーを標準化します。
LSTMモデルを作成します
クリーニングされたデータでモデルをトレーニングします
モデルのパフォーマンスを評価します

したがって、コードでは次のようになります。
PDとしてパンダをインポートします
Rdkit Import Chemから
sklearn.model_selectionからimport train_test_splitから
keras.modelsインポートシーケンシャルから
keras.layersからLSTMをインポートします

＃CSVを読み取り、データを抽出します
df = pd.read_csv（ 'data.csv'）
Smiles = df ['Smiles']。tolist（）
ラベル= df ['label']。tolist（）

＃きれいな笑顔
cleaned_smiles = [chem.moltosmiles（chem.molfromsmiles（s））for smiles]

＃複製を削除します
cleaned_smiles = list（set（cleaned_smiles））

＃トレーニング/テスト分割および作成/トレーニングモデル
x_train、x_test、y_train、y_test = train_test_split（cleaned_smiles、labels）
モデル=シーケンシャル（[LSTM（32）、濃度（1、activation = 'sigmoid'）））
model.fit（x_train、y_train）

＃ 評価
Model.Evaluate（x_test、y_test）

これは簡単な概要であり、完全に機能するスクリプトのために多くの追加の詳細を追加する必要があります。コードの特定の部分を支援したい場合はお知らせください。 
User:コードを私のために行くか錆びてコードを変換できますか？
バッシュスクリプトを見せてください