Person Image

    Education

    • Doctor of Philosophy, City University of Hong Kong, Hong Kong, 2020
    • วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต, สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์, ไทย, 2017
    • วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต, สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์, ไทย, 2015

    Expertise Cloud

    AdsorptionArticleBed adsorptioncatalystChromatographic analysisClarificationcontrolled studyDesign of experimentsDynamic binding capacityElectrolytesEnhanced green fluorescent proteinEscherichia coliFactorial DesignFeedstock liquid velocityFluidized bedsFluorescencefungal biomassfungus growthGelatin-templated silicaGold compoundsIon chromatographyIon Exchangeion exchange chromatographyIon-exchange chromatographyIonic SievingionizationIonsKomagataella pastorisLatin hypercube samplingLayered semiconductorslimited dataLiquid Phase ExfoliationLiquid state machineLiquid velocitiesMachine LearningMachine Learning and AIMetal nanoparticlesMetal–support interactionMolecular biologyMolecular dockingMolecular Dynamics SimulationMolecular dynamics simulationsMolybdenum compoundsMoS 2MoS2Multi-task learningNanoclaynanoparticleNanoparticlesnanosheetNanosheetsnonhumanOptimisationsOptimizationOxidesPacked bed ion exchange chromatographyPacked BedsPalladiumPalladium compoundsPearson’s Correlation Photo-depositionPerformancePetrochemical processpHpharmaceuticsPhysics-guided modelingPhysics-guided neural networkporosityPorous Materialpredictive modelpressureProcess optimisationProcess optimizationProtein PurificationPurificationPurification FactorsPurification Optimizationreactor optimizationRecombinant EgfpRecombinant enhanced green fluorescent proteinrecombinant enzymeRecoveryresponse surface methodResponse surface methodologyResponse Surface Methodology (rsm)Response-surface methodologySSelectivitySelenium compoundssensorSilver nanoparticlessingle atomsSize Exclusion ChromatographySize SelectionSodium ChlorideStirred fluidized bed adsorptionStirred Fluidized Bed Adsorption (sfba)Stirred Fluidized BedsSurface Propertiestransition metal dichalcogenidesการเรียนรู้ของเครื่อง

    Interest

    Molecular Dynamics Simulation, DFT calculation, Machine Learning and AI, Chemical Process simulation, Drug Design

    Resource

    • จำนวนหน่วยปฏิบัติการที่เข้าร่วม 0 หน่วย
    • จำนวนเครื่องมือวิจัย 0 ชิ้น
    • สถานที่ปฏิบัติงานวิจัย
      • ห้อง 1211 ชั้น 2 อาคาร1 วิศวกรรมเคมี

    งานวิจัยในรอบ 5 ปี

    Project

    งานวิจัยที่อยู่ระหว่างการดำเนินการ
    • ทุนใน 6 โครงการ (หัวหน้าโครงการ 1 โครงการ, ผู้ร่วมวิจัย 5 โครงการ)
    • ทุนนอก 0 โครงการ
    งานวิจัยที่เสร็จสิ้นแล้ว
    • ทุนใน 1 โครงการ (หัวหน้าโครงการ 1 โครงการ)
    • ทุนนอก 0 โครงการ

    แนวโน้มผลงานทั้งหมดเทียบกับแนวโน้มผลงานในรอบ 5 ปี

    Output

    • บทความ 17 เรื่อง (ตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ 16 เรื่อง, นำเสนอในการประชุม/สัมมนา 1 เรื่อง)
    • ทรัพย์สินทางปัญญา 0 เรื่อง (ลิขสิทธิ์ 0 เรื่อง, เครื่องหมายการค้า 0 เรื่อง, อนุสิทธิบัตร 0 เรื่อง, สิทธิบัตร 0 เรื่อง)
    • สิ่งประดิษฐ์ 0 เรื่อง (ขึ้นทะเบียนพันธุ์พืช หรือพันธุ์สัตว์ หรือสิ่งประดิษฐ์ มก. 0 เรื่อง)
    • Unknown 0 เรื่อง (Unknown 0 เรื่อง)

    แนวโน้มการนำผลงานไปใช้ประโยชน์ในด้านต่างๆ

    Outcome

    • การนำผลงานไปใช้ประโยชน์ 0 เรื่อง (เชิงวิชาการ 0 เรื่อง, เชิงนโยบาย/บริหาร 0 เรื่อง, เชิงสาธารณะ 0 เรื่อง, เชิงพาณิชย์ 0 เรื่อง)

    รางวัลที่ได้รับ

    Award

    • รางวัลที่ได้รับ 0 เรื่อง (ประกาศเกียรติคุณ/รางวัลนักวิจัย 0 เรื่อง, รางวัลผลงานวิจัย/สิ่งประดิษฐ์ 0 เรื่อง, รางวัลผลงานนำเสนอในการประชุมวิชาการ 0 เรื่อง)

    นักวิจัยที่มีผลงานงานร่วมกันมากที่สุด 10 คนแรก


    Scopus h-index

    #Document titleAuthorsYearSourceCited by
    1Liquid Phase Exfoliation of 2D Materials and Its Electrochemical Applications in the Data-Driven FutureChavalekvirat P., Chavalekvirat P., Hirunpinyopas W., Deshsorn K., Deshsorn K., Jitapunkul K., Iamprasertkun P., Iamprasertkun P.2023Precision Chemistry88
    2Machine learning approach to understanding the ‘synergistic’ pseudocapacitive effects of heteroatom doped grapheneChenwittayakhachon A., Jitapunkul K., Nakpalad B., Worrayotkovit P., Namuangruk S., Sirisinudomkit P., Iamprasertkun P.20232D Materials,
    10(2), 025003
    25
    3Unlocking the Full Potential of Heteroatom-Doped Graphene-Based Supercapacitors through Stacking Models and SHAP-Guided OptimizationDeshsorn K., Payakkachon K., Chaisrithong T., Jitapunkul K., Lawtrakul L., Iamprasertkun P.2023Journal of Chemical Information and Modeling,
    63(16), pp. 5077-5088
    21
    4Molecular dynamic simulation analysis on the inclusion complexation of plumbagin with β-cyclodextrin derivatives in aqueous solutionJitapunkul K., Toochinda P., Lawtrakul L.2021Molecules,
    26(22), 6784
    20
    5Role of Transition Metal Dichalcogenides as a Catalyst Support for Decorating Gold Nanoparticles for Enhanced Hydrogen Evolution ReactionSaeloo B., Saisopa T., Chavalekvirat P., Iamprasertkun P., Jitapunkul K., Sirisaksoontorn W., Lee T.R., Hirunpinyopas W.2024Inorganic Chemistry,
    63(40), pp. 18750-18762
    20
    6Insights into Heteroatom-Doped Graphene Supercapacitor Data through Manual Data Separation and Statistical AnalysisJitapunkul K., Deshsorn K., Payakkachon K., Chaisrithong T., Lawtrakul L., Iamprasertkun P.2023Journal of Physical Chemistry C,
    127(37), pp. 18316-18326
    19
    7Auto-oxidation of exfoliated MoS2in N -methyl-2-pyrrolidone: From 2D nanosheets to 3D nanorodsNualchimplee C., Jitapunkul K., Deerattrakul V., Thaweechai T., Sirisaksoontorn W., Hirunpinyopas W., Iamprasertkun P., Iamprasertkun P.2022New Journal of Chemistry,
    46(2), pp. 747-755
    15
    8Size-Dependent Graphene Support for Decorating Gold Nanoparticles as a Catalyst for Hydrogen Evolution Reaction with Machine Learning-Assisted PredictionSaeloo B., Jitapunkul K., Jitapunkul K., Iamprasertkun P., Iamprasertkun P., Panomsuwan G., Sirisaksoontorn W., Sooknoi T., Hirunpinyopas W.2023ACS Applied Materials and Interfaces15
    9A review: Ion transport of two-dimensional materials in novel technologies from macro to nanoscopic perspectivesUnsuree N., Phanphak S., Prajongtat P., Bunpheng A., Jitapunkul K., Kongputhon P., Srinoi P., Iamprasertkun P., Iamprasertkun P., Hirunpinyopas W.2021Energies,
    14(18), 5819
    14
    10Ultrahigh stable laminar graphene membranes for effective ionic and molecular nanofiltration with a machine learning-assisted studyPaechotrattanakul P., Jitapunkul K., Iamprasertkun P., Srinoi P., Sirisaksoontorn W., Hirunpinyopas W.2023Nanoscale12
    11Stability enhancement and skin permeation application of nicotine by forming inclusion complex with β-cyclodextrin and methyl-β-cyclodextrinChulurks S., Jitapunkul K., Katanyutanon S., Toochinda P., Lawtrakul L.2021Scientia Pharmaceutica,
    89(4), 43
    12
    12CO2 hydrogenation to light olefins over Fe-Co/K-Al2O3 catalysts prepared via microwave calcinationPolsomboon N., Numpilai T., Jitapunkul K., Faungnawakij K., Chareonpanich M., An X., He L., Rupprechter G., Witoon T.2024Reaction Chemistry and Engineering12
    13Simulation Study of Interactions Between Two Bioactive Components from Zingiber cassumunar and 5-LipoxygenaseJitapunkul K., Poachanukoon O., Hannongbua S., Toochinda P., Lawtrakul L.2018Cellular and Molecular Bioengineering,
    11(1), pp. 77-89
    10
    14The structure analysis and chemical properties probing during recycling processes of transition metal dichalcogenides exfoliationSaisopa T., Jitapunkul K., Bunpheng A., Nakajima H., Supruangnet R., Busayaporn W., Sukprom T., Sukprom T., Hirunpinyopas W., Seubsai A., Songsiriritthigul P., Iamprasertkun P.2023Electrochimica Acta,
    449, 142171
    10
    15The preservation and enantiomeric selection of linalool by nanoencapsulation using cyclodextrinsPoonphatanapricha T., Katanyutanon S., Jitapunkul K., Lawtrakul L., Toochinda P.2021Scientia Pharmaceutica,
    89(3), 42
    8
    16Intramolecular Torque Study of a Molecular Rotation Stimulated by Electron Injection and ExtractionChen L., Chen L., Qi F., Jitapunkul K., Zhao Y., Zhang R., Van Hove M.A.2018Journal of Physical Chemistry A,
    122(38), pp. 7614-7619
    8
    17Transition of electrochemical measurement to machine learning in the perspective of two-dimensional materialsJitapunkul K., Chenwittayakhachon A., Iamprasertkun P.2022Frontiers in Materials,
    9, 1070608
    7
    18Surface-Mounted Dipolar Molecular Rotors Driven by External Electric Field, As Revealed by Torque AnalysesZhao Y.L., Lin W., Jitapunkul K., Zhao R., Zhao R., Zhang R.Q., Zhang R.Q., Van Hove M.A.2022ACS Omega,
    7(39), pp. 35159-35169
    7
    19Enhancing industrial sustainability in complex production systems through energy hotspot identification: A multi-task learning with layer-wise relevance propagation approachBardeeniz S., Panjapornpon C., Hussain M.A., Varabuntoonvit V., Jitapunkul K.2024Results in Engineering,
    23, 102818
    5
    20Development of physics-guided neural network framework for acid-base treatment prediction using carbon dioxide-based tubular reactorPanjapornpon C., Chinchalongporn P., Bardeeniz S., Jitapunkul K., Hussain M.A., Satjeenphong T.2024Engineering Applications of Artificial Intelligence,
    138, 109500
    5
    21Unveiling the Role of Zn/Zr Ratios in ZnO/ZrO2 Catalysts Prepared via Reverse Co-precipitation Method for Efficient CO2 to Methanol ConversionNumpilai T., Polsomboon N., Dolsiririttigul N., Jitapunkul K., Donphai W., Imyen T., Chareonpanich M., Witoon T.2025ACS Omega5
    22Insight into the effects of different oxygen heteroatoms on nicotine adsorption from cigarette mainstream smokeSakulaue P., Jitapunkul K., Inthasuwan P., Takano H., Ishii T., Kongpatpanich K., Faungnawakij K., Chareonpanich M., Nueangnoraj K.2023Scientific Reports,
    13(1), 15311
    5
    23Voltammetry Prediction and Electrochemical Analysis of Carbon Material from “Salt-In-Water” to “Water-In-Salt”Kornnum S., Kornnum S., Chomkhuntod P., Chomkhuntod P., Schwaiger N., Limcharoen K., Deshsorn K., Deshsorn K., Jitapunkul K., Iamprasertkun P., Iamprasertkun P.2025Analytical Chemistry3
    24Study of molecular mechanism between 5-Lipoxygenase and inhibitor in comparison with its natural substrate by molecular dockingJitapunkul K., Toochinda P., Lawtrakul L.20162016 2nd Asian Conference on Defence Technology, ACDT 2016,
    pp. 174-178, 7437665
    2
    25Integrated strategy for efficient production and direct purification of EGFP from unclarified feedstocksLiu J.L., Lin S.P., Nguyen T.D.H., Panjapornpon C., Prapainainar P., Jitapunkul K., Chiu C.Y., Liu B.L., Chen K.H., Chang Y.K.2025Biochemical Engineering Journal,
    222, 109822
    2
    26Strategic optimization of β-galactosidase binding performance in packed bed ion exchange chromatographyChiang C.H., Hanh N.T.D., Panjapornpon C., Charoenchaitrakool M., Sudsakorn K., Jitapunkul K., Liu B.L., Li S.Y., Chen K.H., Chang Y.K.2026Biochemical Engineering Journal,
    225, 109926
    1
    27Systematic optimization of histidine-tagged enhanced green fluorescent protein (His-EGFP) purification using packed bed immobilized metal affinity chromatography: A multistage design of experiments approachChou Y.H., Hanh N.T.D., Panjapornpon C., Charoenchaitrakool M., Sudsakorn K., Jitapunkul K., Chiu C.Y., Liu B.L., Chen K.H., Chang Y.K.2025International Journal of Biological Macromolecules,
    327, 147325
    1
    28Nano-engineering from Single Atoms to Gold Nanoclusters Anchored on MoS2Nanosheets for an Efficient Hydrogen Evolution ReactionSornnoei N., Jitapunkul K., Chavalekvirat P., Lawtrakul L., Iamprasertkun P., Iamprasertkun P., Sirisaksoontorn W., Sooknoi T., Hirunpinyopas W.2025ACS Applied Nano Materials,
    8(35), pp. 17086-17099
    1
    29Molecular Interactions of Polyphenolic Compounds Binding on Antiapoptotic Wild-Type and Mutated Bcl-2 ProteinsPathiranage A.V., Jitapunkul K., Suksangpanomrung A., Toochinda P., Lawtrakul L.2024Science and Technology Asia,
    29(3), pp. 135-145
    1
    30Enhancing small dataset prediction of silver nanoparticle size with deep learning and Latin hypercube sampling frameworkAkkawong C., Dechakupt T., Jitapunkul K., Panjapornpon C.2024Science, Engineering and Health Studies,
    18, 24020012
    1
    31“Crypton 1.0”: Accurate cyclic voltammetry forecasting of activated carbon electrode with machine learningJarubenjaluk A., Kullattanapratep P., Pornpipattanasiri A., Jitapunkul K., Iamprasertkun P.2023Chemical Engineering Journal Advances,
    16, 100548
    1
    32Rotations of F-ATPase and V-ATPase analyzed by a torque approachJitapunkul K., Jitapunkul K., Zhao Y., Lawtrakul L., Van Hove M.A., Zhang R.2023Journal of Biomolecular Structure and Dynamics,
    41(20), pp. 10368-10376
    1
    33Zone of inhibition prediction in silver nanoparticle antimicrobial activity via physics-guided liquid state machineDechakupt T., Akkawong C., Bardeeniz S., Jitapunkul K., Panjapornpon C.2026Biomaterials and Biosystems,
    21, 100132
    0
    34Highly efficient photocatalytic non-oxidative coupling of methane over a novel Ag-modified TiO2–SiO2 catalystThongboon S., Chanthanumatt R., Jitapunkul K., Witoon T., Wararam W., Jongprateep O., Faungnawakij K., An X., He L., Rupprechter G., Seubsai A.2026Chemical Engineering Journal Advances,
    26, 101173
    0
    35Valorization of pineapple leaf waste into Fe-Modified biochar for efficient H2S adsorptionChanka N., Gross S., Jitapunkul K., Khwanprasert P., Yigit N., Rupprechter G., Prapainainar P., Sudsakorn K., Chang Y.K., Seubsai A.2026Bioresource Technology,
    451, 134556
    0
    36Catalytic System Improvement Through Computational ApproachesWuttikorn P., Suttiphong P., Thongboon S., Jitapunkul K.2025Science and Technology Asia,
    30(3), pp. 13-20
    0
    37Integrated optimization of EGFP production and direct recovery using stirred fluidized bed adsorption: Effects of culture and stirring conditionsLiu J.L., Hanh N.T.D., Panjapornpon C., Prapainainar P., Jitapunkul K., Chiu C.Y., Liu B.L., Chen K.H., Chang Y.K.2025Process Biochemistry,
    158, pp. 156-170
    0