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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The Thai Sign Language Generation System aims to create a comprehensive 3D modeling and animation platform that translates Thai sentences into dynamic and accurate representations of Thai Sign Language (TSL) gestures. This project enhances communication for the Thai deaf community by leveraging a landmark-based approach using a Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) and a Large Language Model (LLM) for sign language generation. The system first trains a VQVAE encoder using landmark data extracted from sign videos, allowing it to learn compact latent representations of TSL gestures. These encoded representations are then used to generate additional landmark-based sign sequences, effectively expanding the training dataset using the BigSign ThaiPBS dataset. Once the dataset is augmented, an LLM is trained to output accurate landmark sequences from Thai text inputs, which are then used to animate a 3D model in Blender, ensuring fluid and natural TSL gestures. The project is implemented using Python, incorporating MediaPipe for landmark extraction, OpenCV for real-time image processing, and Blender’s Python API for 3D animation. By integrating AI, VQVAE-based encoding, and LLM-driven landmark generation, this system aspires to bridge the communication gap between written Thai text and expressive TSL gestures, providing the Thai deaf community with an interactive, real-time sign language animation platform.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents the development of an AI-powered system designed to automate the identification and quantification of dental surgical instruments. By leveraging deep learning-based object detection, the system ensures the completeness of instrument sets post-procedure. The system's ability to process multiple images simultaneously streamlines the inventory process, reducing manual effort and potential errors. The extracted data on instrument quantity and type can be seamlessly integrated into a database for various downstream applications.
คณะวิทยาศาสตร์
-