Listeriosis is a severe foodborne illness characterized by a fatality rate exceeding 30%, attributed to the pathogen Listeria monocytogenes. This study evaluated 160 lactic acid bacteria (LAB) isolated from Thai pickled crabs for their potential as agents against L. monocytogenes and for their probiotic properties and probiogenomic characteristics. Among these strains, strain DRC3-2 exhibited activity through the synthesis of bacteriocin DRC3-2, which significantly inhibited L. monocytogenes ATCC 19115 in spot-on-lawn assays. Phenotypic and whole-genome analyses revealed that strain DRC3-2 thrived in environments with 2-6% NaCl, pH values ranging from 3 to 9, and temperatures between 25 and 45°C. Based on average nucleotide identity (ANI) and digital DNA‒DNA hybridization (dDDH) values, strain DRC3-2 was taxonomically classified as Lactococcus lactis subsp. hordinae. The production of bacteriocin DRC3-2 peaked during the late stationary phase, following its synthesis in the early exponential growth phase. BAGEL4 analysis identified the putative novel bacteriocin DRC3-2 as lactococcin A and B, with respective bit-scores of 40.05 and 36.58. In silico safety assessments confirmed the nonpathogenic nature of strain DRC3-2 in humans, highlighting its absence of antibiotic resistance genes. Finally, this investigation underscores the novel bacteriocin DRC3-2 for application in the prevention and treatment of L. monocytogenes infections.
Listeria monocytogenes เป็นเชื้อก่อโรคที่มักพบในอาหารที่มีการปนเปื้อน สามารถอยู่รอดในสภาวะที่รุนแรง เช่น อุณหภูมิต่ำ ความเป็นกรดสูง ความเข้มข้นของเกลือสูง ซึ่งทำให้มีความเสี่ยงอย่างมากในระบบย่อยอาหารของมนุษย์ ดังนั้นจึงศึกษาแบคทีเรียกรดแลคติกที่มีความสำคัญในอุตสาหกรรมอาหารและยาเนื่องจากมีคุณสมบัติเป็นโพรไบโอติก และแบคทีเรียกรดแลคติกบางชนิดที่สามารถผลิตแบคเทอริโอซินหรือเปปไทด์ต้านจุลชีพที่มีฤทธิ์ทางชีวภาพ และแบคเทอริโอซินที่มีประสิทธิภาพในการยับยั้งแบคทีเรียก่อโรค ซึ่งถือว่าเป็นทางเลือกที่น่าสนใจแทนการใช้ยาปฎิชีวนะแบบดั้งเดิม เนื่องจากช่วยลดการพัฒนาการดื้อยาของแบคทีเรีย นอกจากนี้แบคเทอริโอซินยังมีความเสถียรสูง สามารถทนต่ออุณหภูมิที่รุนแรงและสภาวะเป็นกรดได้ อีกทั้งยังไม่เป็นพิษต่อเซลล์มนุษย์ การศึกษานี้จึงมุ่งหมายเพื่อศึกษาแบคเทอริโอซินชนิดใหม่จาก Lactococcus lactis subsp. hordinae DCR3-2 ซึ่งแยกได้จากปูดอง เพื่อประเมินฤทธิ์การต้านจุลชีพของแบคทีเรียชนิดนี้ และการวิเคราะห์ทางbioinformatics เพื่อยืนยันว่าสายพันธุ์ DCR3-2 มีความปลอดภัยสำหรับมนุษย์และมีคุณสมบัติโพรไบโอติก

คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to develop a conceptual prototype of a weapon aiming system that simulates an anti-aircraft gun. Utilizing an optical camera, the system detects moving objects and calculates their trajectories in real time. The results are then used to control a motorized laser pointer with two degrees of freedom (DoF) of rotation, enabling it to aim at the predicted position of the target. Our system is built on the Raspberry Pi platform, employing machine vision software. The object motion tracking functionality was developed using the OpenCV library, based on color detection algorithms. Experimental results indicate that the system successfully detects the movement of a tennis ball at a rate of 30 frames per second (fps). The current phase involves designing and integratively testing the mechanical system for precise laser pointer position control. This project exemplifies the integration of knowledge in electronics (computer programming) and mechanical engineering (motor control).

คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The research aims to develop chili Thai commercial varieties for resistance to anthracnose and Pepper yellow leaf curl virus disease. The varieties allowing farmer to reduce the use of chemical pesticides for disease and pest control, also increases productivity and lowers production costs for farmers. The development new varieties are under studied of undergraduate, master's, and doctoral students by using conventional and molecular plant breeding. The new chili varieties were released to farmer and commercial companies for development for Thai commercial seed industry.

คณะวิศวกรรมศาสตร์
This thesis presents the application of deep learning for object classification. The selected deep learning architectures studied include Convolutional Neural Networks (CNN) and ResNet18. It covers data preparation, feature extraction, parameter tuning for accuracy comparison, and performance evaluation of the selected models. The aim is to propose an efficient model for use in devices that assist visually impaired individuals in classifying indoor objects and providing sound alerts.