もちろん！メタレベルでは、このソースコードは次の手順を実行します。

    データの読み込み：データは、「smiles_data.csv」というCSVファイルからパンダデータフレームDFにロードされます。

    データクリーニング：その後、データは複製と互変異性体を除去することによりクリーニングされます。分子のプロトン化状態もpH 7に適しています。

    変換：SmilesまたはSmartsの文字列は、Rdkit分子に変換され、「Molecules」と呼ばれる新しい列に保存されます。

    データの分割：データはトレーニングセットとテストセットに分割されます。データの80％はトレーニングに使用され、残りの20％はテストに使用されます。

    プリプロセシング：その後、データは、スマイルまたはスマート文字列を機械学習モデルに供給できる数値配列に変換することにより前処理されます。これには、テキストのトークン化、シーケンスのエンコード、およびシーケンスを同じ長さにパディングすることが含まれます。

    モデルの構築：小さなLSTMモデルがKerasライブラリを使用して構築されています。このモデルは、埋め込み層、双方向LSTM層、2つの密な層で構成され、Adam OptimizerおよびBinary Crossentropyの損失関数でコンパイルされています。

    モデルのトレーニング：モデルはトレーニングデータを使用してトレーニングされます。モデルの精度は、トレーニングプロセス中に監視されます。
Sure! On a meta-level, this source code performs the following steps:

    Loading data: The data is loaded from a csv file called "smiles_data.csv" into a pandas data frame df.

    Data cleaning: The data is then cleaned by removing duplicates and tautomers. The protonation states of the molecules are also made appropriate for pH 7.

    Conversion: The SMILES or SMARTS strings are then converted to RDKit molecules and stored in a new column called "Molecules".

    Splitting the data: The data is split into training and testing sets. 80% of the data is used for training, and the remaining 20% is used for testing.

    Preprocessing: The data is then preprocessed by converting the SMILES or SMARTS strings into numerical arrays that can be fed into a machine learning model. This involves tokenizing the text, encoding the sequences, and padding the sequences to the same length.

    Building the model: A small LSTM model is built using the Keras library. The model consists of an embedding layer, a bidirectional LSTM layer, two dense layers, and is compiled with the Adam optimizer and binary crossentropy loss function.

    Training the model: The model is trained using the training data. The accuracy of the model is monitored during the training process.