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
In Thailand, the quantity of old tires has been increasing annually, posing a significant environmental challenge due to their non-biodegradable material. However, old tires contain an internal porous structure, which suggests their potential application as sound-absorbing materials. Porosity is a key characteristic that enables materials to trap sound waves, making them effective for noise reduction. Therefore, this study aims to investigate and develop sound-absorbing materials from old tire rubber powder. The methodology involved mixing old tire powder with fresh latex at a ratio of 1:2, followed by drying at a temperature of 120°C for four hours. Subsequently, the physical properties influencing sound absorption, including density, porosity, and water absorption, were analyzed. The results indicated that the sound-absorbing material produced from old tire rubber powder showed a density of 0.96 g/cm³, a porosity value of 0.45, and a water absorption of 11.03%. Therefore, the findings suggest that old tire rubber powder has the potential to be effectively utilized as a sound-absorbing material.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
Facial Expression Recognition (FER) has attracted considerable attention in fields such as healthcare, customer service, and behavior analysis. However, challenges remain in developing a robust system capable of adapting to various environments and dynamic situations. In this study, the researchers introduced an Ensemble Learning approach to merge outputs from multiple models trained in specific conditions, allowing the system to retain old information while efficiently learning new data. This technique is advantageous in terms of training time and resource usage, as it reduces the need to retrain a new model entirely when faced with new conditions. Instead, new specialized models can be added to the Ensemble system with minimal resource requirements. The study explores two main approaches to Ensemble Learning: averaging outputs from dedicated models trained under specific scenarios and using Mixture of Experts (MoE), a technique that combines multiple models each specialized in different situations. Experimental results showed that Mixture of Experts (MoE) performs more effectively than the Averaging Ensemble method for emotion classification in all scenarios. The MoE system achieved an average accuracy of 84.41% on the CK+ dataset, 54.20% on Oulu-CASIA, and 61.66% on RAVDESS, surpassing the 71.64%, 44.99%, and 57.60% achieved by Averaging Ensemble in these datasets, respectively. These results demonstrate MoE’s ability to accurately select the model specialized for each specific scenario, enhancing the system’s capacity to handle more complex environments.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This thesis presents the development of an IoT system that integrates various communication standards to work together seamlessly. The Core Board serves as the IoT gateway, connecting LoRa, Wi-Fi, and BLE interfaces, and is powered by the STM32H563Zi microcontroller based on the ARM Cortex M33 architecture. The system is designed with slots to support additional communication standards and includes a web platform for data monitoring.