Schreiben Sie ein Python-Skript, um eine Liste von SMILES oder SMARTS-Strings aus einer csv-Datei zu laden. Reinigen Sie die Eingabedaten und entfernen Sie alle Duplikate oder TAutomater. Stellen Sie sicher, dass alle Protonationszustände für pH 7 geeignet sind. Erstellen Sie eine kleine LSTM, um das in der csv-Datei gefundene Etikett vorherzusagen.
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Hier ist eine grundlegende Übersicht über die erforderlichen Schritte: Lesen Sie die CSV-Datei und extrahieren Sie die SMILES/SMARTS-Strings und Etiketten Reinigen Sie die SMILES/SMARTS-Strings mit RDKit - entfernen Sie Duplikate, standardisieren Sie tautomers/Protomer, etc. LSTM-Modell erstellen Trainieren Sie das Modell auf die gereinigten Daten Auswerten der Leistung des Modells So würde es im Code so aussehen wie: Import Pandas als pd aus rdkit importieren Chem aus sklearn.model_selection import train_test_split aus keras.models import Sequential aus keras.layers import LSTM, Dense # Lesen Sie CSV und extrahieren Sie Daten df = pd.read_csv('data.csv') Smiles = df['SMILES'].tolist() labels = df['Label'.tolist() # Clean SMILES cleaned_smiles = pr.com('data).
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Kannst du den Code für mich in Go oder Rust umwandeln?
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Zeigen Sie mir bash script
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