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Inventory of Macroalgae and Benthic Macroinvertebrates Along a Hypoosmolarity Stress Gradient in Barthelemy Bay and the Colombier, Mistassini, Franquelin and Saint-Nicolas Rivers of the Upper North Shore, Quebec
Fisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada
Loiseau, Valentine; Calosi, Piero; Gendreau, Yanick; Cusson, Mathieu; Fisheries and Oceans Canada — 2021-03-31 This inventory, taken from September 26 to October 3, 2019, aimed to describe the structures in species and then in functional traits of the macroalgae and benthic macroinvertebrate communities from the small estuaries of the Upper North Shore of Quebec, namely Barthelemy Bay and the Colombier, Mistassini, Franquelin and Saint-Nicolas rivers. Three hypoosmotic stress levels and one control level (marine water) were targeted for each of the selected estuaries, with eight quadrats per level. The highest stress level sites were located closest to the river mouths (where freshwater inflow is greatest at low tide) while the zero stress sites were located at the edge of the St. Lawrence Lower Estuary (where high salinity is stable). Salinity was measured with a portable refractometer and a Castaway-type CTD (Conductivity-Temperature-Density) probe. The inventory was conducted using a stratified random sampling design and the sampling unit was a quadrat measuring 25 x 25 cm. The dataset provided includes information on abiotic factors (salinity, substrate type) as well as the presence of various species of macroalgae and benthic macroinvertebrates, identified to the lowest possible species or taxonomic level. To obtain the density and biomass of the various species identified, contact Valentine Loiseau. This inventory is part of a doctoral study on global changes in the St. Lawrence system, mainly the study of marine benthic communities in response to changes in salinity, to ensure proper management of the environment in the face of future changes. The study has one main objective and four secondary objectives. The main objective is to describe the response of benthic communities in the mediolittoral zone to hypoosmotic stress (i.e. an abrupt decrease in salinity). Secondary objectives are: (1) to describe the structure and levels of specific and functional diversity of mediolittoral benthic macroinvertebrate and macroalgal communities along a salinity gradient; (2) to create a database of functional traits of interest for the most common species of the St. Lawrence marine mediolittoral zones; (3) to measure the responses (mortality, growth rate, calorific content) of three species of molluscs in the mediolittoral zone to a hypoosmotic stress gradient; and (4) to measure the responses of several species of benthic macroinvertebrates in the mediolittoral zone to several combined factors (hypoosmotic stress, acidification and turbidity increase). This project was funded by DFO's Coastal Environmental Baseline Program under Canada’s Oceans Protection Plan (OPP). This initiative aims at acquiring environmental baseline data that contribute to the characterization of important coastal areas and to support evidence-based assessments and management decisions, while preserving marine ecosystems. Consult the dataset also available on the [**Open Data Canada**](https://ouvert.canada.ca/data/en/dataset/9c96d46e-f45d-450d-9189-7e31b10fcde9) portal. Cet inventaire, prélevé du 26 septembre au 3 octobre 2019, décrit les structures d'espèces et de traits fonctionnels des communautés de macroalgues et de macroinvertébrés benthiques provenant des petits estuaires de la Haute-Côte-Nord du Québec, soit la baie Barthélemy et les rivières Colombier, Mistassini, Franquelin et Saint-Nicolas. Trois niveaux de stress hypoosmotique et un niveau de contrôle (eau marine) ont été choisis pour chacun des estuaires, à raison de huit quadrats par niveau. Les sites au niveau de stress le plus élevé se trouvaient le plus proches de l’embouchure des rivières (où l’apport en eau douce est le plus important à marée basse) tandis que les sites de stress faible à nul se trouvaient au bord de l’estuaire maritime du Saint-Laurent (où la salinité élevée est stable). La salinité a été mesurée avec un réfractomètre portable et une sonde CTD (Conductivity-Temperature-Density) de type Castaway. L’inventaire a été fait selon un plan d’échantillonnage aléatoire stratifié et l’unité d’échantillonnage était un quadrat mesurant 25 x 25 cm. Ce jeu de données comprend des informations sur les facteurs abiotiques (salinité, type de substrat) ainsi que sur la présence de diverses espèces de macroalgues et de macroinvertébrés benthiques, identifiées à l’espèce ou au niveau taxonomique le plus bas possible. Pour obtenir la densité et la biomasse des différentes espèces identifiées, communiquez avec Valentine Loiseau. Cet inventaire fait partie d’une étude doctorale sur les changements globaux du système du Saint-Laurent, principalement l’étude des communautés benthiques marines face aux changements de salinité, pour assurer une bonne gestion de l’environnement face aux changements futurs. L’étude comprend un objectif principal et quatre objectifs secondaires. L’objectif principal est de décrire la réponse des communautés benthiques de la zone médiolittorale face à un stress hypoosmotique (soit une diminution abrupte de la salinité). Les objectifs secondaires sont : (1) décrire la structure et les niveaux de diversités spécifiques et fonctionnels des communautés médiolittorales de macroinvertébrés et de macroalgues benthiques le long d’un gradient de salinité; (2) créer une base de données portant sur les traits fonctionnels d’intérêt des espèces les plus communes des zones médiolittorales marines du Saint-Laurent; (3) mesurer les réponses (mortalité, taux de croissance, contenu calorifique) de trois espèces de mollusques de la zone médiolittorale face à un gradient de stress hypoosmotique; et (4) mesurer les réponses de plusieurs espèces de macroinvertébrés benthiques de la zone médiolittorale face à plusieurs facteurs combinés (stress hypoosmotique, acidification et hausse de la turbidité). Ce projet a été financé par le Programme sur les données environnementales côtières de référence dans le cadre du Plan de protection des océans (PPO). Cette initiative vise l’acquisition de données environnementales de référence contribuant à la caractérisation de zones côtières d’importance ainsi qu’à favoriser les évaluations et les décisions de gestion fondées sur les données probantes, tout en préservant les écosystèmes marins. Consultez le jeu de données aussi disponible sur le portail de [**Données Ouvertes Canada**](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/9c96d46e-f45d-450d-9189-7e31b10fcde9). https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Classification of benthic substrates using supervised and unsupervised machine learning models on the North Shore of the St. Lawrence maritime estuary
Interdisciplinary Centre for the Development of Ocean Mapping / Centre Interdisciplinaire de Développement en Cartographie des Océans
Labbé-Morissette, Guillaume; Charron-Morneau, Patrick; Gendreau, Yanick; Leclercq, Théau; Munang, Dominic Ndeh — 2024-09-12 The aim of this project is to generate benthic substrate classification datasets using a supervised machine learning model (trained with field truth data) and an unsupervised machine learning model (trained without field truth data). These two models use Hackel parameters calculated with bathymetry data. Hackel parameters are the parameters characterizing the geometry of the seabed, such as flatness, linearity, sphericity, verticality, and surface variation. Bathymetric data were acquired with a Seabat 7125 multibeam sounder (1x1m resolution) from October 15, 2018 to October 18, 2019 on the north shore of the Maritime Estuary (from St-Ludger Bay to Godbout) and post-processed with the CUBE method. Concerning substrate classification data, two datasets were generated with two machine learning models: * A first model trained with field truth data from Fisheries and Oceans Canada and using a gradient reinforcement method. * A second model trained without field truth data and based on a Gaussian mixture method. The generation of the final classification datasets was finalized on May 16, 2023. The aim of generating this data is to facilitate the classification of substrates for various fields (fishing, dredging, gas and oil) via artificial intelligence, and to make it more accessible because it is less expensive from an operational point of view. This project was funded by Fisheries and Oceans Canada's Coastal Environmental Baseline Program under the Oceans Protection Plan. For further information, please consult the following paper: [Labbé-Morissette, G., Leclercq, T., Charron-Morneau, P., Gonthier, D., Doiron, D., Chouaer, M. A., & Munang, D. N. (2024). Classification of Coastal Benthic Substrates Using Supervised and Unsupervised Machine Learning Models on North Shore of the St. Lawrence Maritime Estuary (Canada). Geomatics, 4(3), 237-252. https://doi.org/10.3390/geomatics4030013, 2024](https://doi.org/10.3390/geomatics4030013). Ce projet a pour but de générer des jeux de données de classification de substrats benthiques en utilisant un modèle d’apprentissage automatique supervisé (entraîné avec des données de vérité terrain) et un modèle d’apprentissage automatique non supervisé (entraîné sans données de vérité terrain). Ces deux modèles utilisent les paramètres de Hackel calculés avec des données de bathymétrie. Les paramètres de Hackel sont les paramètres caractérisant la géométrie des fonds marins comme la planéité, la linéarité, la sphéricité, la verticalité, la variation de surface. Les données bathymétriques ont été acquises avec un sondeur multifaisceaux Seabat 7125 (Résolution de 1x1m) du 15 octobre 2018 au 18 octobre 2019 sur la rive nord de l’Estuaire Maritime (de la Baie St-Ludger à Godbout) et post-traités avec la méthode CUBE. Concernant les données de classifications des substrats, deux jeux de données ont été générés avec deux modèles d’apprentissage automatique : * Un premier modèle entraîné avec des données de vérité terrain provenant de Pêches et Océans Canada et utilisant une méthode de renforcement du gradient. * Un deuxième modèle entraîné sans données de vérité terrain et s’appuyant sur une méthode de mélange gaussien. La génération des jeux de données de classification finaux s’est finalisée le 16 mai 2023. L’ambition de la génération de ces données est de faciliter la classification des substrats pour des domaines variés (la pêche, le dragage, gaz et pétrole) via l’intelligence artificielle, et la rendre plus accessible car moins couteux d’un point de vue opérationnel. Ce projet a été financé par le Programme sur les données environnementales côtières de référence de Pêches et Océans Canada dans le cadre du Plan de protection des océans. Pour information supplémentaire, veuillez consulter l’article suivant : [Labbé-Morissette, G., Leclercq, T., Charron-Morneau, P., Gonthier, D., Doiron, D., Chouaer, M. A., & Munang, D. N. (2024). Classification of Coastal Benthic Substrates Using Supervised and Unsupervised Machine Learning Models on North Shore of the St. Lawrence Maritime Estuary (Canada). Geomatics, 4(3), 237-252. https://doi.org/10.3390/geomatics4030013, 2024](https://doi.org/10.3390/geomatics4030013). https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Use of the COI Marker for the Development of an Approach for Characterizing Coastal Species Using Environmental DNA (eDNA)
Fisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada
Velasquez, Sandra; Bourret, Audrey; Gendreau, Yanick; Fisheries and Oceans Canada — 2018-08-11 Species characterization by environmental DNA (eDNA) is a method that allows the use of DNA released into the environment by organisms from various sources (secretions, faeces, gametes, tissues, etc.). It is a complementary tool to standard sampling methods for the identification of biodiversity. This project provides a list of invertebrate species whose DNA has been detected in water samples collected in 2018 using the mitochondrial marker COI. The surveys were carried out in the summer of 2018 from August 11 to 14, between Forestville and Godbout (Haute-Côte-Nord) from the vessel CCGC Leim. Sampling was carried out between 9-52 meters depth in 40 stations with one sample par station. Two liters of water were filtered through a 1.2 µm fiberglass filter. DNA extractions were performed with the DNeasy Blood and Tissue extraction kit (Qiagen). Negative field, extraction and PCR controls were added at the different stages of the protocol. Libraries at the COI locus were prepared by Genome Quebec and sequenced on an Illumina MiSeq PE250 system. The bioinformatics analysis of the sequences obtained was carried out using an in-house analysis pipeline as reported in Bourret et al. 2022. A first step made it possible to obtain a molecular operational taxonomic unit table (MOTU) using the Cutadapt software for the removal of the adapters and the DADA2 R package for the filtration, fusion, chimera removal and data compilation. The MOTUs table was subsequently corrected by taking into account the negative controls, where the number of observations in the latter was removed from the linked samples. Singleton MOTUs have also been removed. Finally, the taxonomic assignments were carried out on the MOTUs using the IDTAXA classifier (present in the DECIPHIER R package) using a training set trained on the [COI reference bank for Gulf of St. Lawrence](https://github.com/GenomicsMLI-DFO/MLI_GSL-rl) and a threshold of 40. Detections with an “Unreliable due to gaps'' category were reported at the genus level only. The file provided includes generic activity information, including site, station name, date, marker type, assignment types used for taxa identification, and a list of taxa or species. The list of taxa has been verified by a biodiversity expert from the Maurice-Lamontagne Institute. This project was funded by Fisheries and Oceans Canada's Coastal Environmental Baseline Program under the Oceans Protection Plan. This initiative aims to acquire baseline environmental data that contributes to the characterization of significant coastal areas and supports evidence-based assessments and management decisions to preserve marine ecosystems. Consult the dataset also available on the [**Open Data Canada**](https://ouvert.canada.ca/data/en/dataset/6319d10d-2ea7-44af-bfde-20e2da053d5a) portal. La caractérisation des espèces par l’ADN environnemental (ADNe) est une méthode qui permet d’utiliser l’ADN libéré dans l’environnement par les organismes de diverses sources (sécrétions, fèces, gamètes, tissus, etc.). C’est un outil complémentaire aux méthodes standards d’échantillonnage pour l’identification de la biodiversité. Ce projet fournit une liste d’espèces d’invertébrés dont l’ADN a été détecté dans des échantillons d’eau collectés en 2018 à l’aide du marqueur COI. Le relevé a été réalisé à l’été 2018 du 11 au 14 août, entre Forestville et Godbout (Haute-Côte-Nord) à partir du navire NGCC Leim. L’échantillonnage a été réalisé entre 9-52 mètres de profondeur dans 40 stations, avec un seul échantillon par station. Deux litres d’eau ont été filtrés sur un filtre en fibre de verre de 1.2 µm. Les extractions de l’ADN ont été effectuées avec le kit d’extraction *DNeasy Blood and Tissue (Qiagen)*. Des contrôles négatifs de terrains, d’extractions et de PCR ont été ajoutés aux différentes étapes du protocole. Les librairies au locus COI ont été préparées par Génome Québec et séquencées sur un système Illumina MiSeq PE250. L’analyse bio-informatique des séquences obtenues a été réalisée à l’aide d’un pipeline d’analyse maison tel que rapporté dans Bourret et al. (2022). Une première étape a permis l’obtention d’une table d’unité moléculaire opérationnelle de taxonomie (ou *Molecular operational taxonomic* unit, MOTU) à l’aide du logiciel Cutadapt pour le retrait des adaptateurs et du paquet R DADA2 pour la filtration, la fusion, le retrait des chimères et la compilation des données. La table de MOTUS a par la suite été corrigée en prenant compte des témoins négatifs, où le nombre d’observations dans ces derniers a été retiré des échantillons liés. Les MOTUs singletons ont également été retirés. Finalement, les assignations taxonomiques ont été effectuées sur les MOTUs à l’aide du classificateur IDTAXA (présent dans le paquet R DECIPHIER) en utilisant un *training set* entraîné sur la [banque de référence COI pour le golfe du Saint-Laurent](https://github.com/GenomicsMLI-DFO/MLI_GSL-rl) et un seuil de 40. Les détections avec une catégorie « *Unreliable due to gaps* » ont été rapportées au niveau du genre uniquement. Les fichiers fournis comprennent les informations génériques de l'activité, notamment le site, le nom de la station, la date, le type de marqueur, les types des assignations utilisées pour l’identification des taxons et une liste de taxons ou espèces . La liste de taxons a été vérifiée par un expert en biodiversité de l'Institut Maurice-Lamontagne. Ce projet a été financé par le Programme sur les données environnementales côtières de référence de Pêches et Océans Canada dans le cadre du Plan de protection des océans. Cette initiative vise à acquérir des données environnementales de base qui contribuent à la caractérisation des zones côtières d’importance et appuient des évaluations fondées sur des preuves ainsi que les décisions de gestion afin de préserver les écosystèmes marins. Consultez le jeu de données aussi disponible sur le portail de [**Données Ouvertes Canada**](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/6319d10d-2ea7-44af-bfde-20e2da053d5a).

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(Author: Gendreau, Yanick)

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