В статье представлен PredIDR3 — обновлённая версия метода предсказания внутренне неупорядоченных областей (IDR) белков, основанная на глубоких свёрточных нейронных сетях. Метод был разработан для участия в международном соревновании CAID3 (Critical Assessment of protein Intrinsic Disorder) и показал значительное улучшение по сравнению с предыдущей версией PredIDR2. На тестовом наборе Disorder-PDB из CAID3 PredIDR3 достиг AUC_ROC = 0.953, тогда как PredIDR2 — 0.936. Авторы связывают улучшение с двумя ключевыми нововведениями: новой схемой кодирования выходных данных, которая впервые позволила использовать скользящее окно размером 91 аминокислотный остаток, и расширением обучающей выборки за счёт включения негативных примеров (не-IDR) из баз данных PDB и DisProt. Это позволило модели использовать больше информации о последовательности и лучше различать упорядоченные и неупорядоченные участки. PredIDR3 достиг производительности, сопоставимой с лучшими методами CAID3 по всем оцениваемым критериям. Метод доступен бесплатно через портал CAID Prediction Portal и в виде контейнера Singularity. Работа имеет практическое значение для биоинформатики и структурной биологии, поскольку IDR играют важную роль в регуляции клеточных процессов и связаны с рядом заболеваний.