Spent coffee grounds (SCG) are a byproduct of the coffee brewing process, and their quantity continues to increase due to the growing global coffee consumption. SCG contain beneficial compounds such as polysaccharides, dietary fibers, and antioxidants, which can be utilized in various applications, including prebiotic extraction. This study focuses on extracting prebiotics from SCG using acid hydrolysis and enzymatic hydrolysis methods to evaluate their potential in promoting the growth of beneficial gut microorganisms. The expected results of this research include adding value to coffee industry waste, reducing organic waste, and providing a sustainable approach to developing prebiotic products for use in the food and health industries. Furthermore, this study aligns with sustainable resource utilization and environmentally friendly practices.
กาแฟเป็นหนึ่งในสินค้าทางการเกษตรที่มีการบริโภคและผลิตเป็นจำนวนมากทั่วโลก ส่งผลให้เกิดของเสียจากกระบวนการผลิตอย่าง “กากกาแฟ” ในปริมาณมหาศาล กากกาแฟมักถูกทิ้งเป็นขยะอินทรีย์ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมโดยตรงและทางอ้อม อย่างไรก็ตาม กากกาแฟมีสารประกอบที่เป็นประโยชน์ เช่น โพลีแซ็กคาไรด์ เส้นใยอาหาร และสารฟีนอลิก ซึ่งสามารถนำมาใช้ประโยชน์ในหลายด้าน เช่น การผลิตปุ๋ยหมัก การสกัดสารต้านอนุมูลอิสระ และการผลิตพลังงานชีวภาพ หนึ่งในแนวทางที่ได้รับความสนใจคือการสกัดพรีไบโอติกจากกากกาแฟ เนื่องจากพรีไบโอติกมีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมสุขภาพทางเดินอาหาร โดยช่วยกระตุ้นการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ที่มีประโยชน์ เช่น แลคโตบาซิลลัสและบิฟิโดแบคทีเรีย ซึ่งช่วยเสริมภูมิคุ้มกันและลดความเสี่ยงของโรคต่าง ๆ การนำกากกาแฟมาใช้ในการสกัดพรีไบโอติกจึงเป็นแนวทางที่ไม่เพียงช่วยลดปริมาณขยะและใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังเป็นวิธีที่ยั่งยืนและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
This research focuses on the design and development of a prototype Artificial Intelligence of Things (AIoT) system for monitoring and controlling irrigation using weather information. The system consists of four main components: 1) Weather Station – This component includes various sensors such as air temperature, relative humidity, wind speed, and sunlight duration, among others, to collect real-time weather data. 2) Controller Unit – This unit is equipped with machine learning algorithms or models to estimate the reference evapotranspiration (ETo) and calculate the plant’s water requirement by integrating the crop coefficient (Kc) with other plant-related data. This enables the system to determine the optimal irrigation amount based on plant needs automatically. 3) User Interface (UI) and Display – This section allows farmers or users to input relevant information, such as plant type, soil type, irrigation system type, number of water emitters, planting distance, and growth stages. It also provides a display for monitoring and interaction with the system. 4) Irrigation Unit – This component is responsible for controlling the water supply and managing the irrigation emitters to ensure efficient water distribution based on the calculated requirements.
คณะทันตแพทยศาสตร์
Aggregatibacter actinomycetemcomitans is a key pathogen in periodontal disease, damaging periodontal ligaments and alveolar bone through biofilm formation. D-LL-31, an engineered antimicrobial peptide, exhibits superior biofilm-killing ability compared to conventional treatments, while DNase I enhances its efficacy by disrupting the biofilm matrix. This study evaluated the combined effects of D-LL-31 and DNase I on A. actinomycetemcomitans biofilms. Results showed that D-LL-31 effectively eradicated biofilms, and its combination with DNase I further enhanced biofilm disruption without cytotoxicity to gingival epithelial cells. The D-LL-31 and DNase I combination shows potential for development as a mouthwash to improve oral health and combat periodontal disease.
คณะวิทยาศาสตร์
This research aims to select the location of the beverage distribution center of Thai Spirit Industry Co., Ltd. with the lowest total cost of transportation. using a mathematical model by considering the Muang districts of all 76 provinces, excluding Chachoengsao Province, where the factory is located. In the present study, four scenarios were divided: 1) when only one distribution center was required; 2) when more than one distribution center was established; 3) when it was divided into 4 regions. There can only be one distribution center in one region, and 4) when it is divided into four regions, where more than one distribution center can be established in one region. When processed with the program IBM ILOG CPLEX Optimization Studio, the results are summarized as follows: Scenario 1, when only one distribution center is assigned. The total transportation cost is 786,107.75 baht/month. Scenario 2, when more than one distribution center can be established. The total transportation cost is 252,338.98 baht/month. Scenario 3, when divided into 4 regions by requiring only one distribution center in one region. The total transportation cost is 401,499.61 baht/month. Scenario 4, when divided into 4 regions by requiring that there is more than one distribution center in each region. The total transportation cost is 258,666.22 baht/month.