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
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This app encourages users to clean by turning it into a fun game. Users can choose cleaning tasks, track dust levels, and earn reward points, making the cleaning process more engaging and enjoyable.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This research focuses on the design of a Metaverse Prototype Thai Film Archive (Public Organization) to study immersive experiences. The aims were to: 1) examine design concepts and technologies for digital immersion, 2) create and showcase these designs in the Metaverse cinema, and 3) evaluate the results and formulate knowledge for virtual exhibition design using qualitative research methods, including prototype testing with participant interviews to assess satisfaction. The design principles consisted of architectural, exhibition, and user experience concepts, leading to a virtual world creation process involving 3D structural modeling, interactive functionalities, and exhibition layout before prototype testing. The evaluation included tests by ten participants and group discussions on overall experience, cinema content value, Metaverse design, and educational enhancement in museums. The design evaluation indicated a 70% positive overall experience, with half of the users finding stable usability. However, significant viewing barriers were identified, with a high need for operational instructions and navigational aids. Content understanding and Metaverse interaction were perceived positively, and the educational aspect was highly valued. The study concludes that while the overall experience was good, technology limitations (as of 2023) and interaction challenges require ongoing refinement to improve stability and usability, although the educational value was affirmed as strong.
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to study and compare the performance of predicting the air quality index (AQI) using five ensemble machine learning methods: random forest, XGBoost, CatBoost, stacking ensemble of random forest and XGBoost, and stacking ensemble of random forest, SVR, and MLP. The study uses a dataset from the Central Pollution Control Board of India (CPCB), which includes fifteen pollutants and nine meteorological variables collected between January, 2021 and December, 2023. In this study, there were 1,024,920 records. The performance is measured using three methods: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination. The study found that the random forest and XGBoost stacking ensemble had the best performance measures among the three methods, with the minimum RMSE of 0.1040, the minimum MAE of 0.0675, and the maximum of 0.8128. SHAP-based model interpretation method for five machine learning methods. All methods reached the same conclusion: the two variables that most significantly impacted the global prediction were PM2.5 and PM10, respectively.