This study aimed to investigate the effects of different salinity levels on survival rate and growth performance of golden apple snail (Pomacea canaliculata). The experiment was conducted at salinity levels of 0, 5, 10, and 15 ppt, with four replicates each, over an 8-week period. The results showed that golden apple snails reared at 5-10 ppt exhibited survival rates and growth performance not significantly different (p>0.05) from those in the freshwater control group (0 ppt). These findings suggest the potential for developing golden apple snail culture in brackish water systems and the possibility of integration with other brackish water species in polyculture systems.
หอยเชอรี่สีทอง (Pomacea canaliculata) เป็นสัตว์น้ำจืดที่มีศักยภาพทางเศรษฐกิจ เนื่องจากมีลักษณะเด่นด้านสีสันที่สวยงาม การเจริญเติบโตที่รวดเร็ว และมีความทนทานต่อสภาพแวดล้อม อย่างไรก็ตาม การเลี้ยงหอยชนิดนี้ในน้ำจืดอาจประสบปัญหาด้านคุณภาพเนื้อและรสชาติที่ยังไม่เป็นที่นิยมเท่าที่ควร รวมถึงความเสี่ยงจากการติดเชื้อปรสิตในแหล่งน้ำจืด การพัฒนาระบบการเลี้ยงในน้ำกร่อยอาจเป็นทางเลือกใหม่ที่น่าสนใจ เนื่องจากความเค็มของน้ำมีผลต่อคุณภาพเนื้อและรสชาติของสัตว์น้ำ อีกทั้งยังช่วยลดความเสี่ยงจากปรสิตน้ำจืด นอกจากนี้ การศึกษาความสามารถในการปรับตัวของหอยเชอรี่สีทองต่อความเค็มยังเปิดโอกาสในการพัฒนาระบบการเลี้ยงแบบผสมผสานร่วมกับสัตว์น้ำกร่อยชนิดอื่น ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียนและการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ในปัจจุบัน ยังไม่มีการศึกษาที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลของความเค็มต่อการเจริญเติบโตและอัตรารอดของหอยเชอรี่สีทอง การวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นศึกษาความเป็นไปได้ในการเลี้ยงหอยเชอรี่สีทองในน้ำกร่อยที่ระดับความเค็มต่างๆ เพื่อเป็นข้อมูลพื้นฐานในการพัฒนาระบบการเลี้ยงรูปแบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืน อันจะนำไปสู่การเพิ่มมูลค่าผลผลิตและการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรอย่างคุ้มค่าในอนาคต
คณะวิทยาศาสตร์
In today’s rapidly expanding e-commerce environment, the massive volume of product reviews makes it crucial to summarize user opinions in a way that is both comprehensible and practically applicable. This research presents a system for analyzing product reviews using Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), a Natural Language Processing (NLP) technique that identifies key aspects of a review (such as shipping, product quality, and packaging) and evaluates the sentiment (positive, negative, or neutral) associated with each aspect, allowing both consumers and merchants to gain more efficient access to in-depth insights. This project focuses on developing AI for Thai-language ABSA by utilizing WangchanBERTa, a model trained on Thai data, and comparing it with various standard approaches such as TF-IDF + Logistic Regression, Word2Vec + BiLSTM, and Multilingual BERT (mBERT/XLM-R) to assess their performance in terms of accuracy, speed, and resource usage. Additionally, a dashboard visualization is provided to help users quickly grasp review trends. The expected outcome is to create an AI tool that can be practically employed in the e-commerce industry, enabling consumers to make easier purchasing decisions and assisting merchants in effectively improving their products and services.
คณะแพทยศาสตร์
Background: The RGL3 gene plays a role in key signal transduction pathways and has been implicated in hypertension risk through the identification of a copy number variant deletion in exon 6. Genome-wide association studies have highlighted RGL3 as associated with hypertension, providing insights into the genetic underpinnings of the condition and its protective effects on cardiovascular health. Despite these findings, there is a lack of data that confirms the precise role of RGL3 in hypertension. Additionally, the functional impact of certain variants, particularly those classified as variants of uncertain significance, remains poorly understood. Objectives: This study aims to analyze alterations in the RGL3 protein structure caused by mutations and validate the location of the ligand binding sites. Methods: Clinical variants of the RGL3 gene were obtained from NCBI ClinVar. Variants of uncertain significance and likely benign were analyzed. Multiple sequence alignment was conducted using BioEdit v7.7.1. AlphaFold 2 predicted the wild-type and mutant 3D structures, followed by quality assessment via PROCHECK. Functional domain analysis of RasGEF, RASGEF_NTER, and RA domains was performed, and BIOVIA Discovery Studio Visualizer 2024 was used to evaluate structural and physicochemical changes. Results: The analysis of 81 RGL3 variants identified 5 likely benign and 76 variants of uncertain significance (VUS), all of which were missense mutations. Structural modeling using AlphaFold 2 revealed three key domains: RasGEF_NTER, RasGEF, and RA, where mutations induced conformational changes. Ramachandran plot validation confirmed 79.7% of residues in favored regions, indicating an overall reliable structure. Moreover, mutations within RasGEF and RA domains altered polarity, charge, and stability, suggesting potential functional disruptions. These findings provide insight into the structural consequences of RGL3 mutations, contributing to further functional assessments. Discussion & Conclusion: The identified RGL3 mutations induced physicochemical alterations in key domains, affecting charge, polarity, hydrophobicity, and flexibility. These changes likely disrupt interactions with Ras-like GTPases, impairing GDP-GTP exchange and cellular signaling. Structural analysis highlighted mutations in RasGEF and RA domains that may interfere with activation states, potentially affecting protein function and stability. These findings suggest that mutations in RGL3 could have functional consequences, emphasizing the need for further molecular and functional studies to explore their pathogenic potential.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Artificial intelligence for agriculture and environment is a collection of significant models for enviromental friendly Thailand development. The models create with machine learning and deep learning by Near infrared spectroscopy research center for agricultural and food products, including: Determining the nutrient needs (N P K) of durian trees by measuring durian leaves using a non-destructive technique using artificial intelligence, Identification of combustion properties of biomass from fast-growing trees and agricultural residues using non-destructive techniques combined with artificial intelligence, and Evaluation of global warming due to biomass combustion using non-destructive techniques using artificial intelligence. The basic technology used is Near infrared Fourier transform spectroscopy technology which measurement and output display can be done quickly without chemical, no requirement for special expert, and measurement price per sample is very low. But the instrument cannot be produced in Thailand.