Marco Schäfer M.Sc.

Doktorand - Visuelle Big Data Analytik in den Lebenswissenschaften

Büro
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72076 Tübingen
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marco.schaeferspam prevention@uni-tuebingen.de
 


Forschungsprojekte

PROLINT – Visual Analysis of Protein-Ligand Interactions (siehe Projektseite.)

IVM – Illustrative Visualisierung der Unsicherheit in Dynamischen Molekülstrukturen (siehe Projektseite.) 


2018-heute
Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand

bei Jun.-Prof. Dr. Michael Krone in der AG Visuelle Big Data Analytik der Universität Tübingen

2015-2018
Masterstudium Biosystemtechnik/Bioinformatik

an der Technischen Hochschule Wildau

2012-2015
Bachelorstudium Biosystemtechnik/Bioinformatik

an der Technischen Hochschule Wildau

2012
Allgemeine Hochschulreife

1992
geb. in Marburg


2019 - 2021

2021
  • K. Schatz, J. J. Franco-Moreno, M. Schäfer, A. S. Rose, V. Ferrario, J. Pleiss, P.-P. Vázquez, T. Ertl, and M. Krone, “Visual Analysis of Large-Scale Protein-Ligand Interaction Data,” Computer Graphics Forum, 2021. https://doi.org/10.1111/cgf.14386
  • K. Schatz, F. Frieß, M. Schäfer, P. C. F. Buchholz, J. Pleiss, T. Ertl, and M. Krone, “Analyzing the similarity of protein domains by clustering Molecular Surface Maps,” Computers & Graphics, 2021. https://doi.org/10.1016/j.cag.2021.06.007
  • P. Hermosilla, M. Schäfer, M. Lang, G. Fackelmann, P. Vázquez, B. Kozlíková, M. Krone, T. Ritschel, T. Ropinski, “Intrinsic-Extrinsic Convolution and Pooling for Learning on 3D Protein Structures,” in International Conference on Learning Representations (ICLR), 2021. https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.06252
2020
  • K. Schatz, F. Frieß, M. Schäfer, M. Krone, T. Ertl, “Analyzing Protein Similarity by Clustering Molecular Surface Maps,” in EG Workshop on Visual Computing for Biology and Medicine, 2020 . https://doi.org/10.2312/vcbm.20201177
2019
  • M. Schäfer, M. Krone, “A Massively Parallel CUDA Algorithm to Compute and Visualize the Solvent Excluded Surface for Dynamic Molecular Data,” in EG/EuroVis 2019 Workshop on Molecular Graphics and Visual Analysis of Molecular Data (MolVA), 2019. https://doi.org/10.2312/molva.20191094