human
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。
gpt
以下は、必要なステップの基本的な概要である：

CSVファイルを読み込み、SMILES/SMARTSの文字列とラベルを抽出する。
RDKitを使用してSMILES/SMARTS文字列をクリーンアップ - 重複の削除、互変異性体/プロトマーの標準化など。
LSTMモデルを作成
クリーニングしたデータでモデルを学習
モデルのパフォーマンスを評価

コードにすると以下のようになる：

```
import pandas as pd
from rdkit import Chem
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# CSVを読み込んでデータを抽出
df = pd.read_csv('data.csv')
smiles = df['SMILES'].tolist()
labels = df['Label'].tolist()

# SMILESをクリーニングする
cleaned_smiles = [Chem.MolToSmiles(Chem.MolFromSmiles(s)) for s in smiles].

# 重複を取り除く
cleaned_smiles = list(set(cleaned_smiles))

# train/testの分割とモデルの作成・学習
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cleaned_smiles, labels)
model = Sequential([LSTM(32), Dense(1, activation='sigmoid')])
model.fit(X_train, y_train)

# 評価
model.evaluate(X_test, y_test)
```

完全なスクリプトにするためには、さらに多くの詳細を追加する必要があります。コードの特定の部分についてヘルプが必要な場合は、私に知らせてください。
human
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？
gpt
両方をしてうれしいです。さびから始めましょう：

「錆
Extern Crate Pandas;
Extern Crate rdkit;
Extern Crate Sklearn;
Extern Crate Keras;

pandas :: pandas :: read_csvを使用してください。
rdkit :: rdkit :: {chem、moltosmiles、molfromsmiles}を使用してください。
sklearn :: model_selection :: train_test_split;を使用してください。
keras :: models :: sequentialを使用します。
keras :: layers :: {lstm、dense}を使用してください。

// CSVファイルからデータを読み取ります
let df = read_csv（ "data.csv"）。unwrap（）;
let smiles = df ["smiles"]。tolist（）;
let labels = df ["label"]。tolist（）;

//笑顔をきれいにします
let cleaned_smiles = smiles.iter（）。map（| s | {{
    moltosmiles（molfromsmiles（s））
}）。collect :: <vec <_ >>（）;

//複製を削除します
let cleaned_smiles = cleaned_smiles.into_iter（）。inquire（）。collect :: <vec <_ >>（）;

//データをトレーニングとテストセットに分割し、モデルを作成/トレーニングします
let（x_train、x_test、y_train、y_test）= train_test_split（cleaned_smiles、labels）;
let model = sequenty :: new（vec！[lstm :: new（32）、dense :: new（1、 "sigmoid"）））;
model.fit（＆x_train、＆y_train）;

//モデルを評価します
Model.Evaluate（＆x_test、＆y_test）;
`` `
そして、これはそれがどのように見えるかです：

「行きます
パッケージメイン

輸入 （
「github.com/lucasb-eyer/go-colorful」
「github.com/rdkit/rdkit/chem」
「github.com/sajari/regression」
「github.com/sajari/regression/linear」
「github.com/tealeg/xlsx」
））

func main（）{
// CSVファイルからデータを読み取ります
xlfile、err：= xlsx.open（ "data.xlsx"）
err！= nil {
パニック（err）
}

var Smiles []文字列
varラベル[] float64
_、シート：= range xlfile.sheets {
_、row：= range sheet.rows {
笑顔、ラベル：= row.cells [0] .string（）、row.cells [1] .float（）
笑顔=追加（笑顔、笑顔）
ラベル= append（ラベル、ラベル）
}
}

//笑顔をきれいにします
var cleanedsmiles []文字列
_、笑顔：=レンジスマイル{
mol、err：= chem.molfromsmiles（笑顔）
err！= nil {
続く
}
cleanedsmiles = append（cleanedsmiles、chem.moltosmiles（mol））
}

//複製を削除します
colormap：= make（map [string] bool）
_、smile：= range cleanedsmiles {
_、存在する場合：= colormap [smile];！存在する{
colormap [smile] = true
}
}

//モデルをトレーニングしてテストします
var x、y [] regression.datapoint
私の場合、笑顔：=範囲Cleanedsmiles {
_、存在する場合：= colormap [smile];存在する{
x = append（x、regression.datapoint（[] float64 {float64（i）}、[] float64 {labels [i]}））
y = append（y、ラベル[i]）
}
}
モデル：= linear.newregression（x、y）
model.run（）

//モデルを評価します
rms、err：= model.rmse（）
err！= nil {
パニック（err）
}
println（ "rms："、rms）
}
`` `

これがあなたに役立つことを願っています！それについて説明すべきことはありますか、それとも錆や行くための別の答えをあなたに提供できますか？