Aggregatibacter actinomycetemcomitans is a key pathogen in periodontal disease, damaging periodontal ligaments and alveolar bone through biofilm formation. D-LL-31, an engineered antimicrobial peptide, exhibits superior biofilm-killing ability compared to conventional treatments, while DNase I enhances its efficacy by disrupting the biofilm matrix. This study evaluated the combined effects of D-LL-31 and DNase I on A. actinomycetemcomitans biofilms. Results showed that D-LL-31 effectively eradicated biofilms, and its combination with DNase I further enhanced biofilm disruption without cytotoxicity to gingival epithelial cells. The D-LL-31 and DNase I combination shows potential for development as a mouthwash to improve oral health and combat periodontal disease.
โรคปริทันต์เป็นปัญหาสุขภาพช่องปากที่พบบ่อย โดยมี Aggregatibacter actinomycetemcomitans (Aa) เป็นหนึ่งในเชื้อก่อโรคสำคัญ เชื้อชนิดนี้สามารถสร้างไบโอฟิล์ม ซึ่งเป็นกลไกหลักที่ช่วยให้เชื้อดื้อยาต้านจุลชีพและหลบเลี่ยงระบบภูมิคุ้มกัน ทำให้การรักษาด้วยยาปฏิชีวนะทั่วไปไม่ได้ผลอย่างมีประสิทธิภาพ การพัฒนาแนวทางใหม่ในการกำจัดไบโอฟิล์มจึงเป็นสิ่งจำเป็น งานวิจัยนี้มุ่งเน้นศึกษาประสิทธิภาพของ D-LL-31 ซึ่งเป็นเปปไทด์ต้านจุลชีพที่ถูกแปลงทางวิศวกรรม เพื่อทำลายเชื้อที่อยู่ในไบโอฟิล์ม และการใช้ DNase I เพื่อสลายโครงสร้างเมทริกซ์ของไบโอฟิล์มร่วมกัน ซึ่งอาจเป็นแนวทางใหม่ในการพัฒนา น้ำยาบ้วนปาก ที่ช่วยลดเชื้อก่อโรคในช่องปากและป้องกันโรคปริทันต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Durian is a crucial economic crop of Thailand and one of the most exported agricultural products in the world. However, producing high-quality durian requires maintaining the health of durian trees, ensuring they remain strong and disease-free to optimize productivity and minimize potential damage to both the tree and its fruit. Among the various diseases affecting durian, foliar diseases are among the most common and rapidly spreading, directly impacting tree growth and fruit quality. Therefore, monitoring and controlling leaf diseases is essential for preserving durian quality. This study aims to apply image analysis technology combined with artificial intelligence (AI) to classify diseases in durian leaves, enabling farmers to diagnose diseases independently without relying on experts. The classification includes three categories: healthy leaves (H), leaves infected with anthracnose (A), and leaves affected by algal spot (S). To develop the classification model, convolutional neural network (CNN) algorithms—ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet—were employed. Experimental results indicate that the classification accuracy of ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet is 93.57%, 93.95%, and 68.69%, respectively.
คณะวิทยาศาสตร์
Direct Arc Plasma Generator with Six Nozzles, Applications of Plasma Technology and Progress in Nuclear Fusion and Thailand Tokamak-1 (TT1) Development
คณะบริหารธุรกิจ
Air Quality Monitoring System with External Device Controlling Capability is the equipment which measures and records the climatic data with the capability to control external devices (e.g. blower fan or air purifier) to rectify the surrounding atmosphere according to the air quality at the moment and other users' pre-defined conditions.