KMITL Innovation Expo 2025 Logo

Genomic analysis, Bacteriocin dynamic production of putatively novel bacteriocin DCR3-2 inhibiting Listeria monocytogenes synthesized by Lactococcus lactis subsp. hordinae DCR3-2 isolated from Thai pickled crab (Pu-dong)

Abstract

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.

Objective

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

Other Innovations

Development of Musical Stories to enhance Executive function for children from birth to three years old

วิทยาลัยวิศวกรรมสังคีต

Development of Musical Stories to enhance Executive function for children from birth to three years old

Musical stories to enhance thinking skills of children aged 0-3 years using EF skills as a tool to enhance children development by focus on 3 basic skills. 1. Working memory 2. Inhibitory Control 3. Cognitive Flexibility

Read more
Investigation variable star classification through light curve analysis using machine learning approach

คณะวิทยาศาสตร์

Investigation variable star classification through light curve analysis using machine learning approach

With the development of space technology, wide-field sky surveys using telescopes have expanded the range of new data available for time-domain astronomical research. Traditional data analysis methods can no longer respond quickly and accurately enough to the growing volume of data. Thus, classifying time-series data, such as light curves, has become a significant challenge in the era of big data. In modern times, analyzing light curves has become essential for using machine learning techniques to handle and filter through massive amounts of data. Machine learning algorithms can be divided into two categories: shallow learning and deep learning. Numerous researchers have proposed and developed a variety of algorithms for light curve classification. In this study, we experimented with Support Vector Machine (SVM) and XGBoost, which are shallow machine learning algorithms, as well as 1D-CNN and Long Short-Term Memory (LSTM), which are deep learning algorithms, which are branches of deep machine learning, to classify variable stars. The training and testing data used in this study were from the Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III), consisting of variable star data from the Large Magellanic Cloud (LMC), categorized into five main classes: Classical Cepheids, δ Scutis, eclipsing binaries, RR Lyrae stars, and Long-period variables. The results demonstrate the performance analysis of each machine learning algorithm type applied to light curve data, while also highlighting the accuracy and statistical metrics of the algorithms used in the experiments.

Read more
Chillhouse with ChillGuys

คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ

Chillhouse with ChillGuys

This project aims to study the load transfer in timber building structures by analyzing weight distribution across key structural components such as beams, columns, and floors, as well as the load-bearing behavior of wood under different conditions. The research incorporates structural calculations and modeling to examine load transfer patterns. Additionally, it enhances skills in design, analysis, and teamwork, providing practical knowledge applicable to real-world construction projects.

Read more