This study aims to investigate the co-encapsulation technique of vitamin C and coenzyme Q10 within liposomes to enhance their stability and encapsulation efficiency and evaluate their antioxidant activity and release behavior under simulated gastrointestinal conditions. Liposomes were prepared using the High-Speed Homogenization Method, and their characteristics, including particle size, zeta potential, encapsulation efficiency, and antioxidant activity, were analyzed using DPPH, ABTS, and FRAP assays. The results demonstrated that co-encapsulation significantly improved the stability of vitamin C and coenzyme Q10 compared to single encapsulation. The liposomes exhibited high encapsulation efficiency and maintained strong antioxidant activity. The release profile under simulated gastrointestinal conditions also indicated a sustained and controlled release. These findings highlight the potential of the co-encapsulation technique in enhancing the efficacy of functional bioactive compounds, making it applicable to the food and nutraceutical industries.
ประเทศไทยกำลังก้าวเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ ทำให้เกิดความต้องการผลิตภัณฑ์ที่ช่วยเสริมสุขภาพ โดยเฉพาะสารต้านอนุมูลอิสระที่ช่วยป้องกันการเสื่อมของเซลล์ โคเอนไซม์คิวเท็น (CoQ10) เป็นสารสำคัญที่ช่วยผลิตพลังงานในเซลล์และมีบทบาทในการปกป้องเซลล์จากความเสียหาย โดยปกติโคเอนไซม์คิวเท็นเป็นสารที่ร่างกายสามารถผลิตเองได้แต่เมื่ออายุมากขึ้นจะทำให้การผลิตโคเอนไซม์คิวเท็นลดลง ส่วน วิตามินซี เป็นสารต้านอนุมูลอิสระที่ช่วยเสริมภูมิคุ้มกันและกระตุ้นการสร้างคอลลาเจน การห่อหุ้มร่วม (Co-encapsulation) ใน ลิโปโซม (Liposome) ช่วยเพิ่มเสถียรภาพของสารสำคัญ ป้องกันการเสื่อมสลายของสารสำคัญในระบบทางเดินอาหาร โดยลิโปโซมสามารถกักเก็บสารที่ละลายในน้ำและไขมันไว้ภายในโครงสร้างเดียวกัน นอกจากนี้ จากการศึกษายังพบว่าการใช้เทคนิคนี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการเก็บรักษาได้ ดังนั้น การวิจัยนี้จึงมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาการห่อหุ้มร่วมของวิตามินซีและโคเอนไซม์คิวเท็น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของสารทั้งสองในการดูแลสุขภาพและความงาม
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This report is part of applying the knowledge gained from studying machine learning models and methods for developing a predictive model to identify customers likely to cancel their credit card services with a bank. The project was carried out during an internship at a financial institution, where the creator developed a model to predict customers likely to churn from their credit card services using real customer data through the organization's system. The focus was on building a model that can accurately predict customer churn by selecting features that are appropriate for the prediction model and the unique characteristics of the credit card industry data to ensure the highest possible accuracy and efficiency. This report also covers the integration of the model into the development of a website, which allows related departments to conveniently use the prediction model. Users can upload data for prediction and receive model results instantly. In addition, a dashboard has been created to present insights from the model's predictions, such as identifying high-risk customers likely to cancel services, as well as other important analytical information for strategic decision-making. This will help support more efficient marketing planning and customer retention efforts within the organization.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
-
วิทยาลัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมวัสดุ
The photoelectrochemical detection of salbutamol, which is illicitly used as a lean meat promoter in pigs, is investigated using a molecularly imprinted polymer (MIP)-based sensor with a CuO/g-C₃N₄ nanocomposite to enhance detection performance, leveraging nanomaterials and molecular imprinting for high selectivity and sensitivity. This approach offers a promising strategy for the precise and efficient analysis of salbutamol in food samples.