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 Duplikate oder TAutomater. Stellen Sie sicher, dass alle Protonationszustände für pH 7 geeignet sind.
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') lächeles = df['SMILES'].tolist() labels = df['Label'.tolist() # Clean SMILES releashed_smiles = p.MoltoSmiles(s) model