Bacteriocins are microbial peptides that demonstrate potency against pathogens. This study evaluated the inhibitory effects on pathogens and characterized the bacteriogenomic profile of strain TKP1-5, isolated from the feces of Anas platyrhynchos domesticus. Strain TKP1-5 was characterized using phenotypic traits, 16S rRNA sequencing, and Whole-Genome Sequencing (WGS). It exhibited growth in the presence of 2-6% NaCl, temperatures of 25-45°C, and pH levels ranging from 3 to 9. Based on ANIb, ANIm, and dDDH values, strain TKP1-5 was identified as Lactococcus lactis. Whole genome analysis revealed that strain TKP1-5 harbors the Nisin Z peptide gene cluster with a bit-score of 114.775. The antimicrobial spectrum of bacteriocin TKP1-5 showed inhibitory effects against pathogenic bacteria including Pediococcus pentosaceus JCM5885, Listeria monocytogenes ATCC 19115, Enterococcus faecalis JCM 5803T, Salmonella Typhimurium ATCC 13311ᵀ, Aeromonas hydrophila B1 AhB1, Streptococcus agalactiae 1611 and Streptococcus cowan I. Genomic analysis confirmed L. lactis TKP1-5 as a non-human pathogen without antibiotic resistance genes or plasmids. Furthermore, L. lactis TKP1-5 contains potential genes associated with various probiotic properties and health benefits. This suggests that L. lactis TKP1-5, with its antibacterial activity and probiotic potential, could be a promising candidate for further research and application in the food industry.
ปัจจุบันมีการใช้ยาปฏิชีวนะที่มากมายและหลากหลายอุตสาหกรรมเช่น อุตสาหกรรมการเลี้ยงสัตว์ อุตสาหกรรมการแพทย์ และรวมไปถึงอุตสาหกรรมอาหาร ซึ่งการใช้ยาปฏิชีวนะที่มากมายนี้ก่อให้เกิดการทนทานหรือเกิดการดื้อต่อยาปฏิชีวนะของจุลทรีย์ก่อโรคหลากหลายชนิด โดยในเรื่องนี้เป็นภัยเงียบที่กำลังคลืบคลานเข้ามาในอนาคต มีการประกาศจากองค์กรอนามัยโลก (WHO) ว่าในทุกปีมีการเสียชีวิตจากการติดเชื้อต่อจุลชีพก่อโรคที่มีการทนทานต่อยาปฏิชีวนะนี้มากกว่า 10 ล้านคนทั่วโลก ดังนั้นแบคเทอริโอซินที่มีความสามารถในการยับยั้งจุลินทรีย์ก่อโรคโดยการที่แบคเทอริโอซินจะไปสร้างรูที่เยื่อหุ้มเซลล์ของจุลชีพเป้าหมายและทำให้สารต่างๆภายในจุลชีพไหลออกมาข้างนอกเซลล์ อีกทั้งยังสามารถยับยั้งการสังเคราะห์กรดอะมิโนและโปรตีนของจุลชีพเป้าหมายอีกด้วย ดังนั้นแบคเทอริโอซินจึงเป็นหนึ่งในทางเลือกในการยับยั้งจุลชีพก่อโรค ในปัจจุบันนั้นเทคโนโลยีในการวิเคราะห์จีโนมทั้งหมดของสิ่งมีชีวิตจัดเป็นเครื่องมือที่สำคัญของนักวิทยาศาสตร์ในปัจจุบัน เนื่องจากจีโนมของสิ่งมีชีวิตต่างๆค่อนข้างอยู่ในระดับข้อมูลที่มากมาย โดยเครื่องมือเหล่านี้สามารถทำนายตำแหน่งของยีนที่สนใจ การออกแบบยา การค้นหาตำแหน่งยีนดื้อยา กลไกต่างๆที่อาจจะเกิดขึ้นจากยีน การค้นหายีนที่บ่งบอกถึงการพบเจอสิ่งมีชีวิตชนิดใหม่ที่ไม่มีคนเคยค้นพบมาก่อน รวมไปถึงการพัฒนาทางด้านการรักษาเป็นต้น นำไปสู่การศึกษาการวิจัยในครั้งนี้ที่เกี่ยวข้องกับกการศึกษาผลกระทบต่อการยับยั้งจุลชีพก่อโรคของเเบคเทอริโอซินที่ได้จากสายพันธุ์ TKP1-5 มีการใช้เครื่องมือที่ชื่อ BAGAL4 ในการศึกษากลุ่มยีนที่ระบุว่าเป็นแบคเทอริโอซิน หรือเครื่องมือต่างๆทางศาสตร์ของชีวสารสนเทศน์ที่ทำหน้าที่ระบุลักษณะเฉพาะของแบคเทอริโอซิน เช่น ProtParam, ADP3, PepDraw และ DBAASP ตามลำดับรวมไปถึงการหาตำแหน่งยีนที่ดื้อยาผ่านทางเครื่องมือที่ชื่อ CARD เป็นต้นทั้งนี้การใช้เครื่องมือต่างๆเป็นเพียงการทำนายตำแหน่งของยีนโดยทำการเทียบเคียงกับฐานข้อมูลต่างๆที่มีการเก็บรวบรวมจากทั่วโลก ดังนั้นจึงต้องมีการทดสอบผ่านทางห้องปฏิบัติการควบคู่ไปด้วยเพื่อยืนยันความหน้าเชื่อถือของเครื่องมือที่ใช้ในการทำนายตำแหน่งยีนต่างๆ เป็นต้น
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The design of Dreamscape Park, a public park covering an area of 50 rai, is based on the concept of ART. The design focuses on preserving green spaces while enhancing functionality to cater to people of all ages. The park features a landmark in the form of a water pond shaped like a drop of ink and a medium-sized amphitheater for various activities. Additional relaxation areas include a café, chill-out seating, outdoor activity zones, and sports facilities such as a basketball court, a takraw court, and walking/running paths around the park. There are also pet zones, children's play areas, gardens at various points, and accessible pathways throughout the area. Users can enjoy a peaceful environment and engage in activities according to their preferences.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The Thai Sign Language Generation System aims to create a comprehensive 3D modeling and animation platform that translates Thai sentences into dynamic and accurate representations of Thai Sign Language (TSL) gestures. This project enhances communication for the Thai deaf community by leveraging a landmark-based approach using a Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) and a Large Language Model (LLM) for sign language generation. The system first trains a VQVAE encoder using landmark data extracted from sign videos, allowing it to learn compact latent representations of TSL gestures. These encoded representations are then used to generate additional landmark-based sign sequences, effectively expanding the training dataset using the BigSign ThaiPBS dataset. Once the dataset is augmented, an LLM is trained to output accurate landmark sequences from Thai text inputs, which are then used to animate a 3D model in Blender, ensuring fluid and natural TSL gestures. The project is implemented using Python, incorporating MediaPipe for landmark extraction, OpenCV for real-time image processing, and Blender’s Python API for 3D animation. By integrating AI, VQVAE-based encoding, and LLM-driven landmark generation, this system aspires to bridge the communication gap between written Thai text and expressive TSL gestures, providing the Thai deaf community with an interactive, real-time sign language animation platform.
คณะวิทยาศาสตร์
In a highly competitive business, understanding customers is crucial for an organization to determine its success. Effective marketing is not just about offering good products, promotions, or services; it also requires strategies to reach and build strong relationships with customer groups. Segmenting customers is one method that helps businesses deeply understand the needs and behaviors of the customers who use their services In this internship, the objective is to understand the behavior of customers purchasing coffee and tea at a large cafe group by analyzing stored customer data. As a result of this process, customer groups purchasing coffee and tea were segmented using Naive Bayes, Random Forest, and Deep Learning techniques to compare the accuracy and suitability of different Machine Learning methods, and the insights gained from this analysis can be for further development in analyzing other data set in the future