Kannst du den Code für mich in Go oder Rust konvertieren?
Schreibe ein Python-Skript, um eine Liste von SMILES- oder SMARTS-Zeichenfolgen aus einer CSV-Datei zu laden. Bereinige die Eingabedaten und entferne Duplikate oder Tautomere. Stelle sicher, dass alle Protonierungsstufen für pH 7 geeignet sind. Erstelle ein kleines LSTM, um das in der CSV-Datei gefundene Label vorherzusagen. Hier ist eine grundlegende Übersicht über die erforderlichen Schritte:

Lese die CSV-Datei ein und extrahiere die SMILES/SMARTS-Zeichenfolgen und Labels
Bereinige die SMILES/SMARTS-Zeichenfolgen mit RDKit - entferne Duplikate, standardisiere Tautomere/Protomere usw.
Erstelle das LSTM-Modell
Trainiere das Modell mit den bereinigten Daten
Bewerte die Leistung des Modells

Im Code würde es ungefähr so aussehen:
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

# Lese CSV und extrahiere Daten
df = pd.read_csv('data.csv')
smiles = df['SMILES'].tolist()
labels = df['Label'].tolist()

# Bereinige SMILES
cleaned_smiles = [Chem.MolToSmiles(Chem.MolFromSmiles(s)) for s in smiles]

# Entferne Duplikate
cleaned_smiles = list(set(cleaned_smiles))

# Teile in Trainings- und Testdaten auf und erstelle/trainiere das Modell
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)

# Bewerte
model.evaluate(X_test, y_test)

Dies ist nur ein kurzer Überblick, viele weitere Details müssten für ein vollständig funktionierendes Skript hinzugefügt werden. Lass mich wissen, wenn du Hilfe bei einem bestimmten Teil des Codes benötigst.
Ich helfe gerne bei beidem. Fangen wir mit Rust an:

```rust
extern crate pandas;
extern crate rdkit;
extern crate sklearn;
extern crate keras;

use pandas::pandas::read_csv;
use rdkit::rdkit::{Chem, MolToSmiles, MolFromSmiles};
use sklearn::model_selection::train_test_split;
use keras::models::Sequential;
use keras::layers::{LSTM, Dense};

// Lese die Daten aus der CSV-Datei ein
let df = read_csv("data.csv").unwrap();
let smiles = df["SMILES"].tolist();
let labels = df["Label"].tolist();

// Bereinige die SMILES
let cleaned_smiles = smiles.iter().map(|s| {
    MolToSmiles(MolFromSmiles(s))
}).collect::<Vec<_>>();

// Entferne Duplikate
let cleaned_smiles = cleaned_smiles.into_iter().unique().collect::<Vec<_>>();

// Teile die Daten in Trainings- und Testdaten auf und erstelle/trainiere das Modell
let (X_train, X_test, y_train, y_test) = train_test_split(cleaned_smiles, labels);
let model = Sequential::new(vec![LSTM::new(32), Dense::new(1, "sigmoid")]);
model.fit(&X_train, &y_train);

// Bewerte das Modell
model.evaluate(&X_test, &y_test);
```
Und so würde es in Go aussehen:

```go
package main

import (
	"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() {
	// Lese die Daten aus der CSV-Datei ein
	xlFile, err := xlsx.Open("data.xlsx")
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	var smiles []string
	var labels []float64
	for _, sheet := range xlFile.Sheets {
		for _, row := range sheet.Rows {
			smile, label := row.Cells[0].String(), row.Cells[1].Float()
			smiles = append(smiles, smile)
			labels = append(labels, label)
		}
	}

	// Bereinige die SMILES
	var cleanedSmiles []string
	for _, smile := range smiles {
		mol, err := Chem.MolFromSmiles(smile)
		if err != nil {
			continue
		}
		cleanedSmiles = append(cleanedSmiles, Chem.MolToSmiles(mol))
	}

	// Entferne Duplikate
	colorMap := make(map[string]bool)
	for _, smile := range cleanedSmiles {
		if _, exists := colorMap[smile]; !exists {
			colorMap[smile] = true
		}
	}

	// Trainiere und teste das Modell
	var x, y []regression.DataPoint
	for i, smile := range cleanedSmiles {
		if _, exists := colorMap[smile]; exists {
			x = append(x, regression.DataPoint([]float64{float64(i)}, []float64{labels[i]}))
			y = append(y, labels[i])
		}
	}
	model := linear.NewRegression(x, y)
	model.Run()

	// Bewerte das Modell
	rms, err := model.RMSE()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	println("RMS:", rms)
}
```

Ich hoffe, das ist hilfreich für dich! Gibt es etwas, das ich dir dazu erklären soll, oder kann ich dir mit einer anderen Antwort für Rust oder Go dienen?