แบคเทอริโอซินเป็นเปปไทด์ต้านจุลชีพชนิดหนึ่งที่จุลินทรีย์เป็นคนผลิตออกมาซึ่งมีความสามารถในการยับยั้งจุลชีพก่อโรคได้ จากงานวิจัยนี้นั้นได้มีการศึกษาความสามารถในการยับยั้งจุลชีพก่อโรคและระบุชนิดของแบคเทอริโอซินของแบคเรียกรดแลคติกสายพันธุ์ TKP1-5 ที่คัดแยกมาจากอุจจาระเป็ด ซึ่งมีการระบุลักษณะสปีชีส์ของสายพันธุ์ TKP1-5 โดยใช้การวิเคราะห์จากลำดับ 16s rRNA และลำดับจีโนมทั้งหมด พบว่าจากค่า ANIb, ANIm, และค่า dDDH พบว่าสายพันธุ์นี้คือ Lactococcus lactis อีกทั้งยังมีการทดสอบลักษณะเฉพาะของสายพันธุ์นี้พบว่ามีความสามารถในการเจริญเติบโตใดในสภาวะแวดล้อมดังต่อไปนี้ สามารถโตได้ที่เปอร์เซ็นต์เกลือที่ 2-6% อุณหภูมิ 25-45 องศาเซลเซียส และพีเอช 3-9 ตามลำดับ โดยการศึกษาและระบุชนิดของแบคเทอริโอซินผ่านการวิเคราะห์ลำดับจีโนมนั้นพบว่าเป็นชนิด ไนซิน-ซี (Nisin-Z) ที่ค่าคะแนนเท่ากับ 114.775 รวมไปถึงการวิเคราะห์ความสามารถในการยับยั้งจุลชีพก่อโรคพบว่ามีความสามารถในการยับยั้งจุลชีพก่อโรคดังนี้ Pediococcus pentosaceus JCM5885, Listeria monocytogenes ATCC 19115, Enterococcus faecalis JCM 5803T, Salmonella Typhimurium ATCC 13311ᵀ, Aeromonas hydrophila B1 AhB1, Streptococcus agalactiae 1611 และ Streptococcus cowan I ตามลำดับ การวิเคราะห์ลำดับจีโนมทั้งหมดยังยืนยันได้อีกว่า L.lactis TKP 1-5 นี้ไม่พบยีนที่สามารถจะเป็นจุลชีพก่อโรค ยีนดื้อยา และพลาสมิด อีกด้วย อีกทั้งยังพบยีนที่มีความเกี่ยวข้องในการเป็นโพรไบโอติกหรือยีนที่ก่อให้เกิดประโยชน์อีกด้วย ทั้งนี้หวังว่าสายพันธุ์ TKP1-5จะเป็นหนึ่งในตัวเลือกที่อุตสาหกรรมอาหารนั้นนำมาใช้ในอุตสาหกรรมอาหารในการต้านจุลชีพก่อโรคในอนาคต
ปัจจุบันมีการใช้ยาปฏิชีวนะที่มากมายและหลากหลายอุตสาหกรรมเช่น อุตสาหกรรมการเลี้ยงสัตว์ อุตสาหกรรมการแพทย์ และรวมไปถึงอุตสาหกรรมอาหาร ซึ่งการใช้ยาปฏิชีวนะที่มากมายนี้ก่อให้เกิดการทนทานหรือเกิดการดื้อต่อยาปฏิชีวนะของจุลทรีย์ก่อโรคหลากหลายชนิด โดยในเรื่องนี้เป็นภัยเงียบที่กำลังคลืบคลานเข้ามาในอนาคต มีการประกาศจากองค์กรอนามัยโลก (WHO) ว่าในทุกปีมีการเสียชีวิตจากการติดเชื้อต่อจุลชีพก่อโรคที่มีการทนทานต่อยาปฏิชีวนะนี้มากกว่า 10 ล้านคนทั่วโลก ดังนั้นแบคเทอริโอซินที่มีความสามารถในการยับยั้งจุลินทรีย์ก่อโรคโดยการที่แบคเทอริโอซินจะไปสร้างรูที่เยื่อหุ้มเซลล์ของจุลชีพเป้าหมายและทำให้สารต่างๆภายในจุลชีพไหลออกมาข้างนอกเซลล์ อีกทั้งยังสามารถยับยั้งการสังเคราะห์กรดอะมิโนและโปรตีนของจุลชีพเป้าหมายอีกด้วย ดังนั้นแบคเทอริโอซินจึงเป็นหนึ่งในทางเลือกในการยับยั้งจุลชีพก่อโรค ในปัจจุบันนั้นเทคโนโลยีในการวิเคราะห์จีโนมทั้งหมดของสิ่งมีชีวิตจัดเป็นเครื่องมือที่สำคัญของนักวิทยาศาสตร์ในปัจจุบัน เนื่องจากจีโนมของสิ่งมีชีวิตต่างๆค่อนข้างอยู่ในระดับข้อมูลที่มากมาย โดยเครื่องมือเหล่านี้สามารถทำนายตำแหน่งของยีนที่สนใจ การออกแบบยา การค้นหาตำแหน่งยีนดื้อยา กลไกต่างๆที่อาจจะเกิดขึ้นจากยีน การค้นหายีนที่บ่งบอกถึงการพบเจอสิ่งมีชีวิตชนิดใหม่ที่ไม่มีคนเคยค้นพบมาก่อน รวมไปถึงการพัฒนาทางด้านการรักษาเป็นต้น นำไปสู่การศึกษาการวิจัยในครั้งนี้ที่เกี่ยวข้องกับกการศึกษาผลกระทบต่อการยับยั้งจุลชีพก่อโรคของเเบคเทอริโอซินที่ได้จากสายพันธุ์ TKP1-5 มีการใช้เครื่องมือที่ชื่อ BAGAL4 ในการศึกษากลุ่มยีนที่ระบุว่าเป็นแบคเทอริโอซิน หรือเครื่องมือต่างๆทางศาสตร์ของชีวสารสนเทศน์ที่ทำหน้าที่ระบุลักษณะเฉพาะของแบคเทอริโอซิน เช่น ProtParam, ADP3, PepDraw และ DBAASP ตามลำดับรวมไปถึงการหาตำแหน่งยีนที่ดื้อยาผ่านทางเครื่องมือที่ชื่อ CARD เป็นต้นทั้งนี้การใช้เครื่องมือต่างๆเป็นเพียงการทำนายตำแหน่งของยีนโดยทำการเทียบเคียงกับฐานข้อมูลต่างๆที่มีการเก็บรวบรวมจากทั่วโลก ดังนั้นจึงต้องมีการทดสอบผ่านทางห้องปฏิบัติการควบคู่ไปด้วยเพื่อยืนยันความหน้าเชื่อถือของเครื่องมือที่ใช้ในการทำนายตำแหน่งยีนต่างๆ เป็นต้น
คณะวิทยาศาสตร์
ปัญหาพิเศษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำนายดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่องแบบรวมกลุ่ม 5 วิธี ได้แก่ วิธีป่าสุ่ม วิธี XGBoost วิธี CatBoost วิธีรวมกลุ่มป่าสุ่มและ XGBoost และวิธีรวมกลุ่มป่าสุ่ม SVR และ MLP โดยใช้ชุดข้อมูลจากกรมควบคุมมลพิษกลางของประเทศอินเดีย (CPCB) ซึ่งชุดข้อมูลประกอบด้วยตัวแปรด้านมลพิษ 15 ตัวแปร และข้อมูลด้านสภาพอากาศ 9 ตัวแปร เก็บรวบรวมตั้งแต่มกราคม ค.ศ. 2021 ถึงธันวาคม ค.ศ. 2023 มีจำนวนข้อมูล 1,024,920 ค่า และวิธีการที่ใช้วัดประสิทธิภาพ 3 วิธี ได้แก่ รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error : RMSE) ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (Mean Absolute Error : MAE) และสัมประสิทธิ์การกำหนด (Coefficient of Determination) ผลการศึกษาพบว่าวิธีรวมกลุ่มป่าสุ่มและ XGBoost มีค่าวัดประสิทธิภาพทั้ง 3 วิธีดีที่สุด โดยมีค่า RMSE น้อยที่สุดเท่ากับ 0.1040 ค่า MAE น้อยที่สุดเท่ากับ 0.0675 และค่า มากที่สุดเท่ากับ 0.8128 แล้วทำการอธิบายผลลัพธ์จากการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับสร้างแผนภาพด้วย SHAP ของวิธีการเรียนรู้ของเครื่องทั้ง 5 วิธี ทุกวิธีได้ข้อสรุปในทำนองเดียวกันคือตัวแปรที่มีผลกระทบต่อ ค่าทำนายโดยรวมมากที่สุด 2 อันดับแรกคือตัวแปร PM2.5 และ PM10 ตามลำดับ
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
การเกษตรอัจฉริยะ (Smart Agriculture) ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะการนำเทคโนโลยีหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติเข้ามาใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต เเละลดต้นทุน โดยกระดับคุณภาพการทำเกษตรกรรมในปัจจุบัน ซึ่งนวัตกรรมที่สำคัญในด้านนี้คือ แขนกลระบบราง ซึ่งถูกออกแบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน โดยใช้ระบบรางที่มีความแม่นยำและประสิทธิภาพสูง การใช้งานของแขนกลนี้ครอบคลุมหลายกระบวนการ เช่น การปลูกพืช การคัดเเยก การดูแลรักษา การเก็บเกี่ยว รวมถึงการจัดการทรัพยากรต่างๆ โดยที่สามารถทำงานได้ต่อเนื่องและลดการใช้แรงงานมนุษย์ในงานที่ซ้ำๆเเละมีความเสี่ยงสูง ผลการศึกษาพบว่า การใช้แขนกลระบบรางในภาคการเกษตรสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุนการผลิต และช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการใช้หุ่นยนต์ในกระบวนการเกษตรสามารถลดการปนเปื้อน ลดความเสี่ยงที่จะทำให้พืชเสียหาย ทำให้การเกษตรมีความยั่งยืนมากขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มความแม่นยำในการดำเนินงานในพื้นที่จำกัดหรือฟาร์มที่มีการปลูกพืชหลากหลายชนิด จากผลการวิจัยนี้สามารถสรุปได้ว่า การนำเทคโนโลยีแขนกลระบบรางมาใช้ในเกษตรกรรมไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในระยะยาว แต่ยังเป็นการส่งเสริมการเกษตรที่ยั่งยืนและใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อรองรับความต้องการในอนาคตของในด้านการเกษตร
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การพัฒนาบอร์ดเกมเพื่อส่งเสริมทักษะการทำอาหาร โดยมีเมนูยอดฮิตและเป็นที่รู้จักกันดีอย่างเบอร์เกอร์ (Burger) ซึ่งเป็นการศึกษาและพัฒนาการเรียนรู้ไปพร้อมกับเกมกิจกรรมที่ได้ลงมือปฏิบัติ เพื่อให้ผู้เล่นได้รับความรู้ต่างๆ ของเบอร์เกอร์ ทั้งองค์ประกอบทางวัตถุดิบ วิธีการทำเบอรเกอร์ ไปจนถึงการลองทำธุรกิจร้านเบอร์เกอร์อย่างง่ายไปพร้อมกับความสนุกสนานของตัวบอร์ดเกม