KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Effect of Seed Priming Technique with Chaetomorpha sp. on Germination and Seedlings Growth of Chili

Abstract

This study investigated the effects of seed priming with Chaetomorpha sp. seaweed extract on seed germination and seedling growth of chili pepper. The objective was to examine the influence of seaweed extract concentrations on seed germination and seedling development. Seeds were primed in different concentrations of Chaetomorpha sp. extract, compared with a control treatment. The experiment was conducted using a completely randomized design with four replications. Results showed that seed priming with seaweed extract enhanced seed germination characteristics. Primed seeds exhibited improved germination percentage, germination index, and germination rate compared to the control. Additionally, seedlings from primed seeds showed enhanced root and shoot development. This study demonstrates the potential of Chaetomorpha sp. extract as a promising seed priming agent for improving chili pepper seed quality, which can be applied in the production of high-quality chili pepper seedlings.

Objective

พริก (Capsicum annuum L.) เป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทย มีการปลูกกระจายอยู่ทั่วทุกภูมิภาค และมีความต้องการของตลาดสูงทั้งเพื่อการบริโภคภายในประเทศและการส่งออก อย่างไรก็ตาม เกษตรกรผู้ปลูกพริกมักประสบปัญหาในขั้นตอนการเพาะกล้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งปัญหาการงอกของเมล็ดที่ไม่สม่ำเสมอและความแข็งแรงของต้นกล้าที่ต่ำ ส่งผลให้ได้ต้นกล้าที่ไม่มีคุณภาพและไม่เพียงพอต่อการผลิต การทำ seed priming เป็นเทคนิคหนึ่งที่ได้รับความสนใจในการปรับปรุงคุณภาพเมล็ดพันธุ์ โดยเป็นการกระตุ้นกระบวนการทางสรีรวิทยาของเมล็ดก่อนการงอก ซึ่งช่วยให้เมล็ดมีความงอกที่สม่ำเสมอและต้นกล้ามีความแข็งแรงมากขึ้น ในปัจจุบัน การใช้สารสกัดจากธรรมชาติในการทำ seed priming กำลังได้รับความสนใจมากขึ้น เนื่องจากเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและปลอดภัยต่อผู้ใช้ สาหร่าย Chaetomorpha sp. เป็นสาหร่ายสีเขียวที่พบได้ทั่วไปตามชายฝั่งทะเลของประเทศไทย มีรายงานว่าสารสกัดจากสาหร่ายชนิดนี้อุดมไปด้วยสารควบคุมการเจริญเติบโตของพืช เช่น ออกซิน ไซโทไคนิน และจิบเบอเรลลิน รวมถึงแร่ธาตุและสารออกฤทธิ์ทางชีวภาพที่มีประโยชน์ต่อการเจริญเติบโตของพืช ดังนั้น การนำสารสกัดจากสาหร่าย Chaetomorpha sp. มาประยุกต์ใช้ในการทำ seed priming จึงเป็นแนวทางที่น่าสนใจในการพัฒนาวิธีการปรับปรุงคุณภาพเมล็ดพันธุ์พริกที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม และอาจนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตต้นกล้าพริกคุณภาพสูงในเชิงการค้าต่อไป การศึกษานี้จึงมุ่งเน้นที่จะศึกษาผลของการทำ seed priming ด้วยสารสกัดจากสาหร่าย Chaetomorpha sp. ต่อความงอกและการเจริญเติบโตของต้นกล้าพริก เพื่อพัฒนาวิธีการปรับปรุงคุณภาพเมล็ดพันธุ์พริกที่มีประสิทธิภาพและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม อันจะเป็นประโยชน์ต่อเกษตรกรและอุตสาหกรรมการผลิตต้นกล้าพริกของประเทศไทย

Other Innovations

Diabetes Meal Management Application

คณะวิศวกรรมศาสตร์

Diabetes Meal Management Application

The Diabetes Meal Management Application is a digital health tool designed to empower Type 2 diabetic patients in managing their diet and blood sugar levels more effectively. With features like personalized meal recommendations, nutrient tracking, and seamless integration with wearable blood glucose monitors via Blood sugar measuring device (CGM), the application enables users to monitor glucose fluctuations in real time and adjust dietary choices accordingly. Built with the Flutter framework and supported by a backend of Express.js and MongoDB, the application prioritizes a user-friendly interface, ensuring easy navigation and encouraging consistent engagement with meal planning and health tracking. Preliminary user trials show that the application contributes to more stable blood sugar levels and improved adherence to dietary recommendations, helping users reduce health risks associated with diabetes complications. By offering a proactive approach to diabetes management, the application reduces the need for frequent clinical interventions, thus potentially lowering medical costs over time. This project highlights the promising role of digital health solutions in supporting personalized diabetes care, emphasizing the potential for scalable, user-centered interventions that foster long-term health improvements for diabetic patients.

Read more
Innovation Project on Age-Defying Hyaluronic Acid Dates Palm Serum

วิทยาลัยการจัดการนวัตกรรมและอุตสาหกรรม

Innovation Project on Age-Defying Hyaluronic Acid Dates Palm Serum

The Age-Defying Dates Palm Serum is an innovative skincare product formulated with date palm extract, known for its high antioxidant content that helps reduce wrinkles and retain skin moisture. Combined with hyaluronic acid, the serum enhances hydration and skin elasticity. This research explores factors influencing consumers’ purchasing intentions, revealing a preference for anti-aging properties, product safety, and natural ingredients. This serum aims to provide a novel option in the skincare market by utilizing high-quality natural extracts.

Read more
CLASSIFICATION OF OTITIS MEDIA TYPE USING OTOSCOPIC IMAGES

คณะวิทยาศาสตร์

CLASSIFICATION OF OTITIS MEDIA TYPE USING OTOSCOPIC IMAGES

Otitis Media is an infection of the middle ear that can occur in individuals of all ages. Diagnosis typically involves analyzing images taken with an otoscope by specialized physicians, which relies heavily on medical experience to expedite the process. This research introduces computer vision technology to assist in the preliminary diagnosis, aiding expert decision-making. By utilizing deep learning techniques and convolutional neural networks, specifically the YOLOv8 and Inception v3 architectures, the study aims to classify the disease and its five characteristics used by physicians: color, transparency, fluid, retraction, and perforation. Additionally, image segmentation and classification methods were employed to analyze and predict the types of Otitis Media, which are categorized into four types: Otitis Media with Effusion, Acute Otitis Media with Effusion, Perforation, and Normal. Experimental results indicate that the classification model performs moderately well in directly classifying Otitis Media, with an accuracy of 65.7%, a recall of 65.7%, and a precision of 67.6%. Moreover, the model provides the best results for classifying the perforation characteristic, with an accuracy of 91.8%, a recall of 91.8%, and a precision of 92.1%. In contrast, the classification model that incorporates image segmentation techniques achieved the best overall performance, with an mAP50-95 of 79.63%, a recall of 100%, and a precision of 99.8%. However, this model has not yet been tested for classifying the different types of Otitis Media.

Read more