The consumption of plant-based products has been gaining popularity as consumers become more health-conscious and aware of environmental impacts. The food industry has been developing meat analogs with properties similar to conventional meat. This study investigates the chemical and physical properties of chickpea-based meat analog burgers and hybrid burgers containing both chickpeas and pork, using the sous-vide cooking method. This technique helps maintain food quality in terms of texture, moisture retention, and nutritional value. The experiment examined various properties of both types of burgers, including cooking loss, water holding capacity, shear force, pH value, and color analysis. Additionally, sensory evaluation was conducted to assess taste, texture, and overall consumer preference. The findings will provide insights into the optimal sous-vide conditions for producing plant-based and hybrid burgers with desirable quality characteristics that meet the needs of health-conscious consumers. This study serves as a valuable guideline for the food industry in developing high-nutritional-value alternative protein products while reducing meat consumption. By incorporating plant-based ingredients, it helps minimize environmental impact and promotes sustainability in food production. The research is significant in both food science and the development of healthier, competitive food products for the future market.
ปัจจุบัน การบริโภคเนื้อสัตว์และผลิตภัณฑ์จากสัตว์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น แต่ส่งผลกระทบต่อสุขภาพ เช่น โรคอ้วนและโรคหัวใจ รวมถึงปัญหาสิ่งแวดล้อมจากการทำปศุสัตว์ เช่น การตัดไม้ทำลายป่า การลดลงของความหลากหลายทางชีวภาพ และการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ซึ่งอุตสาหกรรมเกษตรคิดเป็น 24% ของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั่วโลก โดยเฉพาะภาคปศุสัตว์ที่มีสัดส่วน 14% เทียบเท่ากับการปล่อยก๊าซจากภาคคมนาคมขนส่ง ก๊าซหลักที่ปล่อยออกมาคือ มีเทนจากสัตว์เคี้ยวเอื้อง ไนตรัสออกไซด์จากการใช้ปุ๋ย และคาร์บอนไดออกไซด์จากการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน ทำให้ผู้บริโภคเริ่มให้ความสนใจกับอาหารจากพืชมากขึ้น เช่น เบอร์เกอร์ที่ทำจากถั่วลูกไก่ ถั่วเหลือง และข้าวสาลี เนื่องจากมีโปรตีนสูง ไขมันต่ำ และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม การทำซูวีด (Sous-vide) เป็นเทคนิคการปรุงอาหารที่ใช้ความร้อนต่ำและควบคุมอุณหภูมิอย่างแม่นยำ โดยบรรจุอาหารในถุงสุญญากาศแล้วนำไปแช่ในน้ำที่มีอุณหภูมิคงที่ต่ำกว่าวิธีปรุงปกติ ทำให้เนื้อสุกอย่างสม่ำเสมอ ทั้งยังช่วยรักษาความชุ่มชื้นและรสชาติได้ดีกว่า การวิจัยนี้จึงมุ่งศึกษาคุณสมบัติของเบอร์เกอร์จากเนื้อสัตว์และพืช โดยเน้นที่เนื้อสัมผัส สี อุณหภูมิ และระยะเวลาที่เหมาะสมในการใช้ซูวีด เพื่อให้ได้ผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ผู้บริโภคที่ใส่ใจสุขภาพ และช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เป็นทางเลือกที่ยั่งยืนในอนาคต งานวิจัยนี้จึงมีความสำคัญทั้งในแง่ของวิทยาศาสตร์อาหารและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ดีต่อสุขภาพและสิ่งแวดล้อมในระยะยาว

คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Fish gelatin is increasingly recognized as an alternative source of gelatin, but its use has been limited due to weak gelling properties. To address these issues, the effect of furcellaran, a gelling agent, was examined at various levels (25-100% FG substitution) on the structural and physicochemical properties of FG gels. As the amount of FUR increased to 25%, the FG/FUR gel showed improved hardness and gel strength (P<0.05). Additionally, increasing FUR levels led to higher gelling and melting points, showing a dose-dependent relationship. Microstructural analysis revealed that adding FUR created a denser gel network with smaller gaps. SAXS scattering intensities also increased as FUR concentration rose. Overall, adding FUR improved the gelling properties of FG without negatively affecting springiness and syneresis, enhancing gel strength and gelling temperature.

คณะศิลปศาสตร์
This innovation reduces costs and enhances queue management efficiency in restaurants, ensuring an organized system, minimizing wait times, and improving customer handling.

คณะวิทยาศาสตร์
This special project aims to develop and compare the performance of gold price prediction models using quantitative variables and news text data. The study incorporates nine key predictors, including Brent crude oil prices, WTI crude oil prices, silver prices, platinum prices, the U.S. Federal Reserve's policy interest rate, the Nikkei 225 index, the Dow Jones Industrial Average, the S&P 500 index, and daily news articles from Bangkok Business News. Relevant news data will be processed using Natural Language Processing (NLP) techniques and integrated with three predictive models: Gradient Boosting, Machine Learning Models, and Regression Analysis. The model performance will be evaluated using three key metrics: Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and the Coefficient of Determination (R*). This research aims to develop a predictive model that effectively utilizes both quantitative variables and news data to enhance gold price forecasting, providing valuable insights for investors and analysts.