Microalgae are rich in bioactive compounds that may contribute to the growth of probiotics, which require appropriate nutrients, known as prebiotics, to thrive. This study aims to evaluate the effectiveness of crude extracts from intracellular components residues of the microalga Chlorella sp. KLSc61 in promoting the growth of the probiotic bacterium Lactiplantibacillus plantarum JCM1149 under simulated gastrointestinal conditions. The intracellular extracts were obtained using 70% (v/v) ethanol, and their effects on probiotic growth were tested at concentrations of 0.1%, 0.75% and 1.5%. The growth of Lactiplantibacillus plantarum JCM1149 was assessed using the drop plate method. The findings of this study will provide insights into the potential of Chlorella sp. KLSc61 extracts in enhancing probiotic growth, which could lead to the development of synbiotic dietary supplements containing both probiotics and prebiotics. Additionally, this study may serve as a foundation for further research on the role of microalgal extracts in gut health and immune system modulation.
ในปัจจุบันผู้บริโภคมีความตระหนักถึงความสำคัญของการรักษาสมดุลในระบบย่อยอาหารมากขึ้น เนื่องจากระบบย่อยอาหาร มีผลต่อการทำงานของระบบภูมิคุ้มกันและสุขภาพโดยรวม เซลล์ภูมิคุ้มกันของร่างกายอาศัยอยู่ในระบบทางเดินอาหารประมาณ 70-80% (Bergenhenegouwen et al., 2021) การดูดซึมสารอาหาร การเสริมสร้างระบบภูมิคุ้มกัน และสุขภาพจิต หนึ่งในกลไกที่ช่วยส่งเสริมสุขภาพลำไส้ คือการบริโภคโพรไบโอติกหรือจุลินทรีย์มีชีวิตที่มีประโยชน์ต่อร่างกาย เมื่อบริโภคในปริมาณที่เหมาะสม จะช่วยส่งเสริมสุขภาพของผู้บริโภคโดยการรักษาสมดุลของจุลินทรีย์ในลำไส้อย่างไรก็ตาม เพื่อให้โพรไบโอติกสามารถเจริญเติบโตและทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีสารอาหารที่ช่วยกระตุ้นการทำงานของโพรไบโอติก นั่นคือ พรีไบโอติก พรีไบโอติก เป็นใยอาหารชนิดพิเศษที่ร่างกายไม่สามารถย่อยได้ แต่เป็นแหล่งอาหารที่สำคัญของโพรไบโอติก เมื่อโพรไบโอติกได้รับสารอาหารที่เพียงพอจากพรีไบโอติก จุลินทรีย์เหล่านี้จะสามารถเติบโตและทำหน้าที่ในการปรับสมดุลของจุลินทรีย์ในลำไส้ได้ดีขึ้น การบริโภคผลิตภัณฑ์ที่มีทั้งพรีไบโอติกและโพรไบโอติก หรือ ซินไบโอติกจึงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการส่งเสริมสุขภาพลำไส้และป้องกันปัญหาต่าง ๆ เช่น อาการท้องผูก การอักเสบในลำไส้ และการเกิดโรคลำไส้อักเสบ โดยพรีไบโอติกส์ที่เป็นที่นิยมส่วนใหญ่พบในสาหร่าย น้ำผลไม้ เปลือก เมล็ด พืชสมุนไพรจีนดั้งเดิม และจุลินทรีย์ที่เกี่ยวข้องกับโพลีแซกคาไรด์ โพลีฟีนอล และโพลีเปปไทด์ (Wang et al., 2021) ดังนั้น ผู้จัดทำนี้จึงสนใจที่จะทำการศึกษาสารสกัดหยาบจากสารภายในเซลล์สาหร่ายขนาดเล็ก Chlorella sp. KLSc61 เพื่อประเมินความสามารถในการส่งเสริมการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์โพรไบโอติกสายพันธุ์ Lactobacillus plantarum JCM 1149 ภายใต้สภาวะระบบย่อยอาหารจำลอง เพื่อทราบถึงประสิทธิภาพสารสกัดสาหร่าย Chlorella sp. KLSc61 ในการส่งเสริมสุขภาพของระบบย่อยอาหาร และเป็นแนวทางในการพัฒนา ผลิตภัณฑ์อาหารเสริมที่มีโพรไบโอติกและพรีไบโอติกในอนาคต

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
The process of treating cancer patients in the chemotherapy department at Chonburi Cancer Hospital is complicated and inconvenient due to the procedure of submitting blood test results through the personal LINE application of medical staff, which hinders workflow efficiency. Therefore, the researcher has developed a cancer patient management and tracking program in the form of a web-based application and LINE LIFF (LINE Front-end Framework) application to facilitate both medical personnel and patients. The web-based application is designed for medical personnel to monitor, schedule, and collect patient data, while the LINE application is designed for patients to submit blood test results, view appointment schedules, record symptoms after chemotherapy, log their weekly weight, and access a chatbot for consultation. This system is developed based on client-server technology, which enhances data analysis efficiency and supports automated treatment planning. As a result, the cancer treatment process becomes faster, more modern, and more efficient.

คณะวิทยาศาสตร์
The aim of experiment was to study the pyrolysis oil derived from sorted landfill plastic waste that had been buried for 15 years by the Nonthaburi Provincial Administrative Organization. The pyrolysis oil was produced using a Fixed-Bed Reactor at 450 °C for 1.5 hours with LPG as the feedstock, with the goal of using the pyrolysis oil as an alternative fuel. The experiment was conducted under four different conditions : (1) plastic waste buried in a landfill that has not been washed but has been reduced in size, (2) plastic waste buried in a landfill that has been washed and has been reduced in size, (3) plastic waste buried in a landfill that not has been washed and has not been reduced in size, (4) plastic waste buried in a landfill that has not been washed and has been reduced size, with activated carbon used as a catalyst. The experiment revealed that three products were produced : Oil, gas, and char in different quantity. The pyrolysis oil were compared in terms of quality based on pH, Heating value, Moisture content, Functional group, and Chemical Composition. The pyrolysis oil we obtained will be referenced according to the criteria from the Department of Energy Business. The analysis results of the pyrolysis can explain which conditions are suitable for replacing fuel oil in industrial It is therefore one of the approaches that helps manage plastic waste in landfills, reducing the quantity by converting it into usable energy.

คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Durian is a crucial economic crop of Thailand and one of the most exported agricultural products in the world. However, producing high-quality durian requires maintaining the health of durian trees, ensuring they remain strong and disease-free to optimize productivity and minimize potential damage to both the tree and its fruit. Among the various diseases affecting durian, foliar diseases are among the most common and rapidly spreading, directly impacting tree growth and fruit quality. Therefore, monitoring and controlling leaf diseases is essential for preserving durian quality. This study aims to apply image analysis technology combined with artificial intelligence (AI) to classify diseases in durian leaves, enabling farmers to diagnose diseases independently without relying on experts. The classification includes three categories: healthy leaves (H), leaves infected with anthracnose (A), and leaves affected by algal spot (S). To develop the classification model, convolutional neural network (CNN) algorithms—ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet—were employed. Experimental results indicate that the classification accuracy of ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet is 93.57%, 93.95%, and 68.69%, respectively.