Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Schrijf een python script om een lijst van SMILES of SMARTS strings uit een csv-bestand te laden. Maak de invoergegevens schoon en verwijder eventuele duplicaten of tatomers. Zorg ervoor dat alle protonatietoestanden geschikt zijn voor pH 7. Maak een kleine LSTM aan om het label in het csv-bestand te voorspellen.

###

### Antwoord:
Schrijf een python script om een lijst van SMILES of SMARTS strings uit een csv-bestand te laden. Maak de invoergegevens schoon en verwijder eventuele duplicaten of tatomers. Zorg ervoor dat alle protonatietoestanden geschikt zijn voor pH 7. Maak een kleine LSTM aan om het label in het csv-bestand te voorspellen.
Csv import re import rdkit uit rdkit import Chem uit rdkit.Chem import Descriptors uit rdkit.Chem import AllChem uit rdkit.Chem import rdmolfiles uit collect collecties import standaard import pandas als pd import numpy als np van sklearn.model_selectie import train_test_split van tensorflow.keras.modellen.modellen importeren Sequential uit tensorflow.keras.layers importeren Dense in, LSTM # Laad het csv bestand in een pandas datafraframe df = pd.read_csv.csv.csv') # Verwijder duplica's en tautomers glimlachen_lijst = lijst(df['smi's'])) verwerkt_miles = [] voor glimlach in glimlach_lijst: mol = Chem.MolFromemie scmiles) indien mol is: door Chem.SanitizeMol (mol) is niet van toepassing: verder Chem.SanitizeMol (mol).Mol) is# Split de gegevens in training en testsets train_smiles, test_smiles, trein_labels, test_labels, test_labels = tra trein_test_split(neutrale mijlen, smiles_labels, test_smiles, test_smiles, test_smiles, test_smiles, train_labels, test_labels = train_test_split(neutrale mijlen, smiles, smiles_labels, test_size=0.2, random_state=42 # Zet de SMILES snaren in numerieke arrays def smiles_to_array(mijtmijt): mol = Chem.MolFromSmiles(smiles) array = np.zeros(1,)))) fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2) voor i in fp.GetOnBits: array[i] = 1 return array trein_array = [smi's_to_arraay(smile) =
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Schrijf een python script om een lijst van SMILES of SMARTS strings uit een csv-bestand te laden. Maak de invoergegevens schoon en verwijder eventuele duplicaten of tatomers. Zorg ervoor dat alle protonatietoestanden geschikt zijn voor pH 7. Maak een kleine LSTM aan om het label in het csv-bestand te voorspellen.

###

### Antwoord:
Csv import re import rdkit uit rdkit import Chem uit rdkit.Chem import Descriptors uit rdkit.Chem import AllChem uit rdkit.Chem import rdmolfiles uit collect collecties import standaard import pandas als pd import numpy als np van sklearn.model_selectie import train_test_split van tensorflow.keras.modellen.modellen importeren Sequential uit tensorflow.keras.layers importeren Dense in, LSTM # Laad het csv bestand in een pandas datafraframe df = pd.read_csv.csv.csv') # Verwijder duplica's en tautomers glimlachen_lijst = lijst(df['smi's'])) verwerkt_miles = [] voor glimlach in glimlach_lijst: mol = Chem.MolFromemie scmiles) indien mol is: door Chem.SanitizeMol (mol) is niet van toepassing: verder Chem.SanitizeMol (mol).Mol) is# Split de gegevens in training en testsets train_smiles, test_smiles, trein_labels, test_labels, test_labels = tra trein_test_split(neutrale mijlen, smiles_labels, test_smiles, test_smiles, test_smiles, test_smiles, train_labels, test_labels = train_test_split(neutrale mijlen, smiles, smiles_labels, test_size=0.2, random_state=42 # Zet de SMILES snaren in numerieke arrays def smiles_to_array(mijtmijt): mol = Chem.MolFromSmiles(smiles) array = np.zeros(1,)))) fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2) voor i in fp.GetOnBits: array[i] = 1 return array trein_array = [smi's_to_arraay(smile) =