Échantillonneur d'eDNA compact et automatisé pour la surveillance in situ des environnements marins

Jun 14, 2023

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 5210 (2023) Citer cet article

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L'utilisation de l'ADN environnemental (eDNA) pour surveiller la biodiversité dans les milieux aquatiques devient une alternative efficace et rentable à d'autres méthodes telles que l'identification visuelle et acoustique. Jusqu'à récemment, l'échantillonnage d'eDNA était principalement réalisé par des méthodes d'échantillonnage manuelles ; cependant, avec les progrès technologiques, des échantillonneurs automatisés sont en cours de développement pour rendre l'échantillonnage plus facile et plus accessible. Cet article décrit un nouvel échantillonneur d'eDNA capable d'auto-nettoyage et de capture et de conservation d'échantillons multiples, le tout dans une seule unité capable d'être déployée par une seule personne. Le premier essai sur le terrain de cet échantillonneur a eu lieu dans le bassin de Bedford, en Nouvelle-Écosse, au Canada, aux côtés d'échantillons parallèles prélevés à l'aide de la méthode typique de collecte de bouteilles Niskin et de filtration post-collecte. Les deux méthodes ont pu capturer la même communauté microbienne aquatique et le nombre de séquences d'ADN représentatives était bien corrélé entre les méthodes avec des valeurs R\(^{2}\) allant de 0,71 à 0,93. Les deux méthodes de collecte ont renvoyé les 10 mêmes familles principales dans une abondance relative presque identique, démontrant que l'échantillonneur était capable de capturer la même composition communautaire de microbes communs que le Niskin. L'échantillonneur d'eDNA présenté offre une alternative robuste aux méthodes d'échantillonnage manuelles, se prête aux contraintes de charge utile des véhicules autonomes et facilitera la surveillance persistante des sites éloignés et inaccessibles.

L'augmentation de l'activité humaine dans les environnements aquatiques a suscité des inquiétudes quant aux effets anthropiques causant des problèmes tels que l'hypoxie, l'acidification des océans et l'eutrophisation causée par une charge accrue en nutriments1. Ces impacts peuvent entraver la croissance de certains organismes tels que les espèces marines calcifiantes, dont les coquilles et les squelettes peuvent être affectés par l'acidification2 et favoriser la croissance d'autres espèces, y compris celles qui provoquent des efflorescences algales nuisibles (HAB) qui nuisent aux poissons ainsi qu'à l'économie humaine3, 4. L'échelle de temps de ces changements et leurs impacts consécutifs peuvent aller de quelques heures à plusieurs années, et comme chaque écosystème est unique, les changements peuvent être difficiles à suivre, nécessitant des observations in situ résolues dans le temps afin d'évaluer correctement les changements.

Les programmes de surveillance biologique se sont traditionnellement concentrés sur l'identification manuelle des principaux groupes taxonomiques d'intérêt; cependant, ces programmes peuvent prendre du temps et nécessiter une formation spéciale en identification taxonomique. Ces dernières années, avec la baisse du coût du séquençage de l'ADN et la taille croissante des bases de données d'acides nucléiques, l'ADN environnemental (eDNA) est de plus en plus utilisé comme proxy de la biodiversité dans les programmes de surveillance biologique5. La surveillance de l'ADNe implique l'étude de tout l'ADN présent dans l'environnement6 et est avantageuse de plusieurs manières car elle est non invasive et largement applicable au microbiote et aux métazoaires en utilisant une suite de méthodes analytiques en évolution rapide allant de l'extraction d'ADN sensible à la détection de séquences de codes-barres uniques7. De nombreuses études ont démontré l'intérêt des eDNA pour étudier la diversité microbienne, compte tenu de l'importance de leur rôle dans la production primaire par le phytoplancton et le cycle biogéochimique de la matière organique morte. Par exemple, la biosurveillance du microbiote dans les milieux aquacoles a démontré l'utilité de l'eDNA pour détecter la réponse microbienne rapide aux perturbations environnementales et évaluer les stratégies de gestion pour une industrie aquacole durable8,9,10. De plus, un nombre croissant d'études ont démontré le rôle important que l'eDNA est destiné à jouer pour la surveillance environnementale de la biodiversité des poissons11, le suivi des mammifères marins12 et d'autres aspects de la biologie de la conservation13.

Les méthodes actuelles d'échantillonnage d'eDNA demandent souvent beaucoup de travail, impliquant la collecte d'échantillons à l'aide de bouteilles Niskin ou d'un équipement similaire, suivies d'étapes de filtration et de conservation séparées, souvent à l'aide d'une pompe péristaltique et d'un congélateur respectivement. Les composants manuels de l'échantillonnage et de l'analyse d'eDNA limitent son utilisation dans des environnements distants ou dans des environnements où des échantillons réguliers doivent être prélevés, et nécessitent une personne formée pour effectuer le processus. L'extension de l'applicabilité des méthodes eDNA à des problèmes plus complexes nécessite une automatisation, y compris le développement d'équipements d'échantillonnage automatisés. Les échantillonneurs récemment développés vont des systèmes à filtre unique aux systèmes à filtres multiples plus complexes, chacun variant en paramètres tels que la durée de déploiement, la cote de profondeur maximale et les produits chimiques/conservateurs utilisés. Une liste représentative des échantillonneurs d'eDNA actuels, à la fois disponibles dans le commerce et des prototypes de recherche, est présentée dans le tableau 1.

À partir du plus avancé, le processeur d'échantillons environnemental (ESP) abrite 60 cartouches filtrantes impressionnantes ; cependant, les échantillonneurs ESP sont restés principalement dans les études de recherche sans passer complètement aux flux de travail et aux applications commerciales, tels que l'utilisation par les opérateurs aquacoles, le déploiement dans les ports de la ville, les installations d'éoliennes, etc. Cet échantillonneur est basé sur une évolution de l'ESP pionnier, un échantillonneur in situ et un analyseur d'ADN développé par le Monterey Bay Aquarium Research Institute (MBARI). Ces analyseurs entièrement submersibles ont été développés de 2001 à 200924 et ont été appelés Génération 1 et Génération 2. Il s'agissait de laboratoires sous-marins complets qui effectuaient la collecte d'échantillons et l'extraction d'ADN pour alimenter les dispositifs microfluidiques PCR, les réseaux d'hybridation et les tests sandwich. Cependant, les instruments ESP Génération 1 et Génération 2 coûtent plusieurs centaines de milliers de dollars et sont très complexes à déployer et à entretenir, avec des contrats finaux généralement de plusieurs millions de dollars. La dernière génération d'instrumentation de MBARI, Génération 3, a complètement supprimé l'analyse intégrée, visant à effectuer un prélèvement d'échantillons avec conservation sur des véhicules sous-marins, suivi d'une analyse génomique en laboratoire terrestre20.

Même si le coût et la complexité ont été réduits pour l'ESP de génération 3, de nouveaux échantillonneurs rationalisés visaient à améliorer encore l'évolutivité de la collecte d'eDNA in situ, notamment : l'échantillonneur automatisé de sous-surface pour l'eDNA (SASe), PolyWAG (Génomique acquise par l'eau) et le CLAM (Surveillance continue des eaux de basse altitude). Ces systèmes coûtent des milliers de dollars, rendant ainsi l'échantillonnage automatisé d'ADNe plus accessible. La plupart de ces échantillonneurs simplifiés ont un seul filtre, ont tendance à ne pas transporter de réactifs de conservation ou de nettoyage et conviennent aux déploiements à court terme (horaires, quotidiens). Alors que certains ont une capacité de déploiement à plus long terme (l'unité SASe a une capacité de conservation à bord), beaucoup n'ont pas la capacité de s'auto-nettoyer avec des acides ou de l'eau de javel, et ils ne rincent pas non plus l'entrée/l'admission d'échantillon pour minimiser l'encrassement biologique et la contamination croisée. Le système polyWAG propose 24 filtres avec auto-nettoyage à l'air intégré et auto-conservation à l'éthanol. L'automatisation supplémentaire augmente le coût à 3 000–5 000 USD. De plus, ces conceptions tiennent rarement compte des facteurs de forme qui se prêtent à l'intégration avec des plates-formes ou des contraintes de charge utile de véhicule autonome, dans certains cas avec des tubes exposés et des fils et des composants électroniques non fixés.

(a) Rendu CAO 3D de l'échantillonneur DOT eDNA avec section électronique partiellement exposée. (b) Vue en coupe transversale de l'échantillonneur DOT eDNA, mettant en évidence tous les compartiments, les sacs de stockage de fluides et le fluoromètre attaché. (c) Échantillonneur DOT eDNA entièrement construit déployé sous l'eau.

Nous introduisons ici un nouvel échantillonneur d'ADNe autonome capable de collecter, de filtrer et de conserver un échantillon d'eau à l'aide d'une conception innovante, le tout dans un seul instrument, illustré à la figure 1. L'échantillonneur peut collecter jusqu'à 9 échantillons discrets par déploiement, ce qui, contrairement à d'autres préleveurs, sont stockés sur une cassette amovible facilement remplaçable sur place en moins de 5 minutes. Cela permet un redéploiement immédiat de l'instrument, où une nouvelle cassette peut être rapidement chargée et la cassette remplie est soit analysée sur le terrain, soit renvoyée au laboratoire. De plus, l'unité est autonettoyante pour éviter l'encrassement biologique, et tous les tubes sont contenus dans le boîtier de l'instrument pour éviter les accrocs sur les lignes lors des déploiements. L'échantillonneur est également compact et conçu avec deux poignées, ce qui permet de le transporter et de le déployer par une seule personne. L'échantillonneur a été mis en vente dans le commerce par l'intermédiaire de Dartmouth Ocean Technologies Inc., Canada. Le prix initial du marché de l'échantillonneur eDNA est de 55 000 USD pour l'instrument et de 5 000 à 10 000 USD en réactifs, options et cassettes de filtre supplémentaires. Nous décrivons ici le test initial de l'échantillonneur dans un déploiement réel à partir d'un petit navire. La conception de l'échantillonneur axée sur l'utilisateur permet la normalisation et la simplification de la collecte d'ADNe, améliorant ainsi la fiabilité et la répétabilité de l'échantillonnage pour la surveillance environnementale. Notre échantillonneur a été en mesure de faire correspondre les résultats obtenus grâce à l'utilisation des méthodes typiques de capture de bouteilles Niskin et de filtration péristaltique depuis le niveau de la communauté microbienne jusqu'au niveau de la séquence individuelle.

L'Université Dalhousie a collaboré avec Dartmouth Ocean Technologies, Inc. (DOT) pour créer un nouvel échantillonneur d'ADNe qui présente une approche modulaire simple qui comporte trois sections détachables : cartouche filtrante, section électronique et section de stockage des fluides, illustrées à la Fig. 1. Le L'unité entièrement assemblée a une longueur de 72,1 cm et une largeur de 16,8 cm, pesant 11,3 kg dans l'air et 3,3 kg dans l'eau salée. Il est capable de nettoyer entre les captures d'échantillons, de conserver les échantillons capturés et dispose de 9 filtres discrets, chacun de 25 mm de diamètre. Différentes membranes filtrantes peuvent être chargées dans les porte-filtres (Advantec 43303010, polypropylène), permettant ainsi d'utiliser une grande variété de matériaux de membrane et de tailles de pores en fonction des espèces ciblées. La cartouche filtrante de l'échantillonneur eDNA est fabriquée à partir de matériau polyétheréthercétone (PEEK) et contient les 9 porte-filtres. Une fois que la cartouche filtrante est chargée de filtres propres, elle peut être attachée à la section électronique de l'échantillonneur eDNA. Cette approche d'échange rapide permet de préparer plusieurs cartouches filtrantes, puis de les charger dans l'échantillonneur selon les besoins. La cartouche filtrante est sécurisée par 3 molettes qui sont indexées sur la partie électronique pour éviter toute erreur de montage. La version de l'échantillonneur utilisée dans cet article est conçue pour une profondeur de 20 m. Cependant, une version 3000 m est disponible et a été testée avec succès dans une chambre sous pression aux laboratoires ESL (Dartmouth, NS, Canada).

La section électronique de l'échantillonneur eDNA est le cœur de l'instrument. Il abrite une pompe et un arbre de vannes personnalisé, ainsi qu'une carte de circuit imprimé (PCB) personnalisée pour l'automatisation et l'enregistrement des données. Le PCB et le logiciel seront décrits dans la section Architecture du système ci-dessous. L'arbre de vannes se compose du collecteur d'acheminement des fluides, d'un capteur de pression, d'interconnexions de tubes et d'électrovannes pour l'échantillonneur. L'arbre de vannes comporte également des orifices qui sont utilisés pour se coupler de manière fluidique aux filtres sur la cartouche filtrante et pour accéder aux sacs de fluide chargés de réactifs et stockés dans la section de fluide de l'échantillonneur.

La section de stockage des fluides de l'échantillonneur eDNA abrite et protège tous les fluides requis et un fluorimètre en option. Les fluides stockés dans cette section sont les suivants : 5 % d'acide chlorhydrique (HCl) (nettoyage), RNAlater (conservation), eau purifiée Milli-Q (rinçage) et déchets. Les fluides sont stockés dans des conteneurs Labtainer\(^{\textrm{TM}}\) BioProcess (BPC) de 100 et 500 mL et connectés à la section électronique avec 1/4 à 28 ports. Le sac à déchets est utilisé pour contenir des produits chimiques qui ne sont pas sûrs à jeter dans l'océan ou les eaux environnantes. RNAlater est utilisé pour conserver les échantillons collectés, 5% HCl est utilisé pour nettoyer les conduites de fluide du système et refouler l'entrée d'échantillon, et Milli-Q est utilisé pour rincer le système entre les étapes du protocole. Le HCl à 5 ​​% et le Milli-Q sont efficaces pour réduire la contamination croisée qui pourrait avoir lieu dans les tubulures et les collecteurs du système entre les événements d'échantillonnage. HCl et RNAlater utilisés dans cette étude étaient de qualité analytique et fournis par Fisher Chemical (Waltham, MA, USA).

Le schéma fluide de l'échantillonneur d'ADNe est illustré à la Fig. 2. L'échantillonneur d'ADNe comprend plusieurs électrovannes, des membranes filtrantes, des produits chimiques embarqués et un accès aux fluides environnants via les orifices d'entrée et de sortie de l'échantillon. L'échantillonneur eDNA comporte des scripts de contrôle personnalisés qui sont utilisés pour coordonner les opérations entre les électrovannes et la pompe à seringue. Cette coordination permet au fluide d'être déplacé d'un emplacement de l'échantillonneur à un autre. Le mouvement du fluide est effectué en même temps que la surveillance et l'enregistrement des lectures du fluorimètre et de la pression. Les scripts personnalisés peuvent être programmés dans la mémoire flash de l'échantillonneur eDNA, ou dans le stockage sur carte SD, ou saisis manuellement sur un terminal pour un meilleur contrôle. Le script utilisé pour cet article a été saisi manuellement sur le terminal pour donner à l'utilisateur un meilleur contrôle et une meilleure visibilité du débogage, car c'était la première fois que l'échantillonneur était déployé. Le script personnalisé contient le protocole d'échantillonnage qui définit les éléments suivants : nombre de vannes actives, volume de collecte, limite de temps et débit minimum pour chacune de ses étapes.

Schéma fluide pour l'échantillonneur DOT eDNA. Neuf filtres sont utilisés pour le prélèvement programmé d'échantillons en filtrant 15 mL à 10 L ou plus d'eau, selon la charge en particules de l'échantillon. Un capteur de pression en ligne est utilisé pour surveiller la pression transmembranaire afin de détecter l'accumulation de matière sur la membrane du filtre. RNAlater, 5% HCL et l'eau Milli-Q ont des chemins d'acheminement utilisés pour la conservation et le nettoyage.

(a) Protocole utilisé pour capturer et conserver l'échantillon puis nettoyer les canaux de fluide. (b) Diagramme de flux de seuils utilisé pour charger et exécuter des protocoles dans une zone de fonctionnement sûre spécifiée par l'utilisateur (F - Débit, P - Pression, T - Temps, V - Volume). (c) Données de pression capturées pendant le processus d'échantillonnage sur une membrane filtrante en polycarbonate de 0,22 \(\upmu\)m. * Le temps d'échantillonnage dépend du débit et de la turbidité du fluide spécifiés dans le protocole. Le temps indiqué ci-dessus est pour 20 ml/min dans des conditions idéales.

Le protocole d'échantillonnage utilisé pour le déploiement décrit dans cet article est illustré à la Fig. 3a. Sous chaque étape, le temps d'exécution estimé est indiqué. L'étape "Sample Prime" commence le protocole d'échantillonnage et prépare l'échantillonneur en rinçant ses canaux internes avec le fluide d'échantillon prévu. Par la suite, l'échantillonneur est maintenant prêt à effectuer l'étape "Sample Capture". Cette étape pousse le liquide échantillon à travers la membrane filtrante sélectionnée (M1 à M9) pour la capture de l'échantillon. Pour préserver le matériel collecté sur le filtre, l'étape "RNAlater Preservation" pousse le RNAlater à travers la membrane du filtre sélectionné. L'étape "MQ Flush" utilise ensuite Milli-Q pour rincer RNAlater du système afin d'éviter qu'il ne soit en contact avec 5 % de HCl qui est utilisé à l'étape suivante. L'étape "Acid Clean" nettoie les canaux fluidiques internes de l'échantillonneur de contaminant, en utilisant 5 % de HCl. Ensuite, l'étape "MQ Flush" évacue le HCl à 5 % des canaux à l'aide de Milli-Q. Ce processus nettoie l'échantillonneur et le prépare pour la prochaine capture d'échantillon. Il est possible que de l'acide résiduel soit laissé près de l'entrée d'échantillon après avoir refoulé l'entrée d'échantillon avec de l'acide. Cependant, après le rinçage à l'acide, le protocole par défaut pousse également 9 ml de Milli-Q à travers l'entrée d'échantillon pour rincer les lignes et l'entrée d'acide. Cela forcera le HCl dilué à 5 % à s'éloigner de l'entrée de l'échantillon et permettra au flux convectif d'éliminer l'acide localisé avant le prochain événement d'échantillonnage. Dans ce déploiement, le rinçage à l'acide a eu lieu à la fin d'un événement d'échantillonnage et un minimum de 30 minutes entre les échantillons successifs a été utilisé. À l'avenir, une période d'attente minimale pourrait être ajoutée au protocole pour les eaux à faible débit ou stagnantes afin d'éviter un faux négatif, où HCL digérerait l'échantillon dans l'environnement avant la capture.

L'algorithme représenté sur la figure 3b est exécuté chaque fois que la capture d'échantillon est déclenchée. Cet algorithme exécute les étapes indiquées dans le protocole d'échantillonnage et surveille le volume, la pression et le temps pour s'assurer que l'échantillonneur reste dans une condition de fonctionnement tolérable. L'algorithme commence par exécuter une série de vérifications. La première vérification consiste à déterminer que la pression dans le système ne dépasse pas une limite de pression prédéfinie. Si la pression est supérieure à cette limite, le système réduit le débit d'un préréglage de 40 %. Ensuite, le système vérifie le débit, le temps écoulé et le volume depuis le début de l'étape du protocole. Si l'une des limites est dépassée, l'échantillonneur passe à l'étape suivante du script. Cette procédure se répète ensuite jusqu'à ce qu'il n'y ait plus d'étapes dans le protocole d'échantillonnage. L'échantillonneur entre alors dans un état de faible puissance et attend une interruption pour déclencher à nouveau le protocole d'échantillonnage. La figure 3c illustre le profil de pression d'un récent déploiement d'échantillonneur d'ADNe dans lequel le protocole d'échantillonnage illustré à la figure 3a a été effectué.

L'échantillonneur est autonome car il peut exécuter toutes les fonctionnalités après avoir été programmé avec un programme d'échantillonnage sans avoir besoin d'interaction humaine ou utilisateur. Les fonctionnalités comprennent la capture d'échantillons, l'auto-nettoyage et la conservation des échantillons. La seule interaction humaine consiste à changer la cartouche filtrante, les produits chimiques et la batterie en plus de programmer le programmateur. Au-delà du déclenchement programmé, l'échantillonneur eDNA contient un processeur 32 bits intégré qui lui permet d'être déclenché à partir de capteurs et d'ordinateurs externes (par exemple, les systèmes de siège arrière AUV).

L'architecture du système de l'échantillonneur d'ADNe est illustrée à la Fig. 4a. La figure 4b montre un PCB entièrement construit pour l'échantillonneur d'eDNA. En raison des exigences électriques variées des sous-composants, le système dispose de régulateurs pour générer plusieurs tensions allant de 3,3 à 12 Vcc, toutes alimentées par une batterie ou une entrée d'alimentation de 7 à 24 Vcc. La large plage de tension d'entrée permet une flexibilité dans les plates-formes utilisées pour le déploiement (UAV/USV, bouées, mouillages, etc.). Le système est contrôlé à l'aide d'un microcontrôleur ARM Cortex M4 (STM32F411) fonctionnant à 84 MHz et configuré comme un système en temps réel (RTS) qui est régi par plusieurs interruptions et contrôles de bas niveau pour assurer une synchronisation précise. Le microcontrôleur unique gère la pompe à seringue, l'enregistrement des données, la communication et l'exécution du protocole. La pompe à seringue (une variante personnalisée tolérante aux acides du LPDA1750330H, Lee Company Ltd.) est alimentée par un circuit de commande de moteur pas à pas (DRV8834, Texas Instruments) ainsi qu'un encodeur optique en quadrature pour faciliter le suivi précis du volume utilisé. Les 26 électrovannes utilisées par le système sont pilotées par un circuit spike-and-hold (DRV8860, Texas Instruments) qui permet d'alimenter 32 vannes sans charge de courant excessive. Le DRV8860 est un appareil connectable en série et permet une conception modulaire pour l'extension des solénoïdes pouvant être utilisés par le système. L'échantillonneur eDNA utilise un module ADC 16 bits (ADS1115, Texas Instruments) capable de lire le capteur de pression dans une configuration de pont de Wheatstone avec son amplificateur à gain programmable (PGA) intégré. Le signal amplifié permet de lire les mesures de pression différentielle transmembranaire pour s'assurer que les membranes sont utilisées dans les spécifications du fabricant (généralement sous 4 bar, 60 psi). Un capteur de pression en option peut être ajouté pour lire la pression ambiante de l'environnement et la profondeur de l'échantillonneur. L'échantillonneur stocke toutes les données sur une carte microSD interne de 32 Go avec des fichiers et des dossiers horodatés. Les utilisateurs s'interfacent avec l'échantillonneur eDNA via Bluetooth (via une application pour smartphone) et/ou via RS-232 et un terminal d'ordinateur personnel. Ces deux éléments permettent d'envoyer des commandes opérationnelles à l'échantillonneur et sont également des conduits pour transférer des données vers/depuis le système ; par exemple, définir des heures d'échantillonnage programmées via l'horloge en temps réel (RTC) et/ou pour récupérer les données de pression et de fluorimètre par membrane/échantillon. Au repos, le système consomme 1 W, pendant l'échantillonnage, il consomme 10 W en crête.

(a) Schéma d'architecture de l'échantillonneur DOT eDNA montrant les connexions électriques internes et les composants ainsi que les interfaces avec le monde extérieur, basé sur le microprocesseur STM32F411. (b) Vue de face du circuit imprimé conçu avec des composants de montage en surface.

L'échantillonneur eDNA a été alimenté par une batterie pour le déploiement décrit dans ce travail. La batterie unique, 561,6 Wh Lithium chlorure de thionyle, a duré toute la période de déploiement. La batterie peut supporter un maximum de 33,7 L de pompage, en supposant qu'il n'y a pas de blocage des membranes, ce qui devrait être suffisant pour 32 captures de filtre à 1 L par capture et à un débit moyen de 10 mL/min. Les litres pompés sont la mesure la plus appropriée pour indiquer les attentes en matière de durée de vie de la batterie, car la pompe consomme le plus d'électricité dans l'échantillonneur eDNA (8 W, 80 % du budget de puissance en pointe). Ces hypothèses dépendent également de la turbidité/charge particulaire de l'eau lors de l'échantillonnage. Au-delà de la batterie ou de la consommation d'énergie, les fluides sont actuellement le facteur limitant pour une utilisation continue car les réservoirs de réactifs standard sont bons pour 1 cartouche filtrante (9 captures de filtre), avec des plans pour avoir une version à capacité de fluide améliorée qui prendrait en charge 3 cartouches filtrantes (27 filtres capte).

Bien que nous n'ayons pas eu besoin d'une source d'alimentation externe pour cette démonstration, l'échantillonneur eDNA peut également être alimenté à partir d'une alimentation typique de 7 à 24 V CC. L'alimentation est fournie par un câble Subconn à 6 broches et peut être fournie par un véhicule ou une plate-forme. Compte tenu de la faible consommation d'énergie de l'échantillonneur eDNA (10 W en crête), l'échantillonneur est très adapté à la charge hôtelière disponible sur la plupart des véhicules autonomes, ainsi que sur les bouées ou installations à énergie solaire.

Comme premier test de la façon dont cet échantillonneur d'ADNe fonctionne in situ, l'échantillonneur a été déployé pendant un transect du port d'Halifax dans le bassin de Bedford, illustré à la Fig. 5. L'échantillonnage a été effectué le long d'une série de stations pour ce transect dans le bassin de Bedford. , où chaque station a été échantillonnée une fois. À chaque station, l'unité a été déployée à 5 m de profondeur et la première partie du script a été exécutée, où un seul échantillon de 125 ml d'eau a été filtré à travers un diamètre de 25 mm, 0,22 \(\upmu\)m polycarbonate (PC) membrane (Millipore). L'échantillonneur a été déployé pendant toute la durée du séjour du bateau à la station (15 à 17 min), garantissant que la totalité des 125 ml a été capturée. Après avoir ramené l'échantillonneur sur le pont, la deuxième partie du script a été exécutée, où 6 ml de RNAlater ont été pompés à travers la membrane pour la conservation et l'étape "Acid Clean" a été effectuée. En raison des contraintes de temps liées au maintien en station, cette approche en 2 étapes a été mise en œuvre ; cependant, les deux étapes sont simples à combiner lorsque l'échantillonneur est déployé comme prévu et sans intervention humaine. Les échantillons ont été stockés dans RNAlater dans la cassette pendant la nuit, après quoi eux et le préfiltre 35 \(\upmu\)m ont été retirés et stockés à court terme dans un congélateur à -20 \(^{\circ }\)C, puis à plus long terme dans un congélateur à -80 \(^{\circ }\)C avant d'extraire l'ADN. Bien que l'échantillonneur préserve automatiquement les échantillons avec RNAlater, les filtres ont été congelés comme recommandé pour le stockage à long terme en raison de la chronologie inconnue entre le transect et l'extraction de l'ADN. Pour ce déploiement, l'échantillonneur a inclus un préfiltre de 35 \(\upmu\)m sur l'entrée. Ce filtre d'entrée a été ajouté car, dans la configuration actuelle, les vannes ne sont pas conçues pour les particules de plus de 35 \(\upmu\)m. Le préfiltre peut limiter l'échantillonneur aux applications étudiant les micro-organismes dont la taille des cellules est inférieure à 35 \(\upmu\)m. Nous étudions actuellement les performances du système avec un préfiltre plus grand de 100 \(\upmu\)m.

Carte des emplacements d'échantillonnage du port d'Halifax. Les stations sont numérotées dans l'ordre séquentiel, S1 étant la première et S6 la dernière. Les échantillons à S3 et S4 ont été prélevés au même endroit à environ 2 heures d'intervalle. Les diagrammes à barres empilées mettent en évidence les 10 familles taxonomiques bactériennes relativement abondantes à chaque station d'échantillonnage pour tous les échantillons. Tous les ASV ne faisant pas partie des 10 premières familles sont représentés comme "Autre". La carte présentée ici a été créée dans RStudio36 à l'aide des données GADM (Version 3.6)48 et des packages R ggplot239 et ggsn49.

Carte des emplacements d'échantillonnage du port d'Halifax. Les stations sont numérotées dans l'ordre séquentiel, S1 étant la première et S6 la dernière. Les échantillons à S3 et S4 ont été prélevés au même endroit à environ 2 heures d'intervalle. Des diagrammes à barres empilées ont été créés en identifiant les 10 principaux ASV d'ARNr 16S relativement abondants dans chaque échantillon. Les ASV sont identifiés jusqu'au rang taxonomique le plus bas possible, et les ASV avec la même taxonomie sont en outre distingués comme "ASV 1" à "ASV 3". Le premier ASV de la légende, étiqueté "Cyanobacteria ASV 1", est le seul ASV également récupéré du pré-filtre. La carte présentée ici a été créée dans RStudio36 à l'aide des données GADM (Version 3.6)48 et des packages R ggplot239 et ggsn49.

Des échantillons de bouteilles parallèles ont été prélevés au même moment et à la même profondeur à chaque station à l'aide d'une bouteille Niskin de 5 L attachée à une corde. À chaque station, le Niskin a été déployé pour prélever un échantillon d'eau directement à côté de l'échantillonneur. Cet échantillon d'eau a ensuite été divisé en deux bouteilles, qui ont toutes deux été filtrées sur le pont à l'aide d'une pompe péristaltique à travers des membranes PC de 47 mm de diamètre et 0,22 \(\upmu\)m (Millipore), ce qui a entraîné des filtres en double pour chaque déploiement Niskin. Entre 660 et 1140 ml d'eau ont été filtrés pour chaque duplicata, après quoi le volume filtré a été enregistré et les membranes ont été immédiatement congelées dans un cryoshipper amorcé avec de l'azote liquide.

L'ADN de tous les filtres de l'échantillonneur et un duplicata Niskin de chaque station ont été extraits et traités. Les autres échantillons Niskin ont été archivés et conservés à -80 \(^{\circ }\)C en tant que sauvegarde en cas de problèmes d'extraction ou de séquençage. Le mini kit de plantes Qiagen DNeasy a été utilisé pour extraire l'ADN de tous les échantillons en utilisant un protocole modifié basé sur Zorz et al.25 avec les modifications supplémentaires suivantes : les échantillons ont été incubés à 52 \(^{\circ }\)C pendant 1 heure et les mêmes 50 \(\upmu\)l de tampon d'élution de Qiagen (tampon AE) ont été utilisés pour éluer l'ADN deux fois afin de garantir l'extraction des concentrations maximales d'ADN. Après extraction, 10 \(\upmu\)l d'ADN de chaque échantillon ont été envoyés pour le séquençage Illumina au Integrated Microbiome Resource Lab (IMR) de l'Université Dalhousie. L'ADN a été séquencé pour la région V4-V5 du gène de l'ARN ribosomique 16S conformément à la procédure opératoire standard de l'IMR pour le séquençage des amplicons, comme indiqué dans Comeau et al.26. Les fragments d'amplicon 16S ont été amplifiés en double à l'aide d'un seul cycle de PCR à l'aide d'amorces de fusion (adaptateurs Illumina + indices + régions spécifiques) 515F = 5′-GTGYCAGCMGCCGCGGTAA-3′ et 926R = 5′-CCGYCAATTYMTTTRAGTTT-3′27,28.

Les séquences ont été traitées selon le Microbiome Helper développé par IMR26 en utilisant QIIME2 2019.729. Deblur (plugin QIIME2 version 2019.7)30 a été utilisé pour débruiter les séquences ainsi que pour identifier et étiqueter les variants de séquence d'amplicon individuels (ASV)31. Les ASV sont des grappes de séquences d'ADN hautement apparentées qui sont traitées comme une seule unité homogène ; chacun est attribué à un groupe taxonomique particulier tel que des espèces, avec plusieurs ASV potentiellement cartographiés au même groupe. Après identification, les ASV ont été classés à l'aide de la base de données SILVA 13232,33 ainsi que de la base de données PhytoREF34 pour une classification plus poussée des séquences de chloroplastes. Deux tables ASV ont été créées à partir de ces données : une avec les décomptes bruts d'ASV et une seconde où les décomptes bruts d'ASV ont été raréfiés à 4000 afin que l'abondance relative puisse être comparée entre les échantillons. La raréfaction est un processus de normalisation par lequel des échantillons de tailles différentes sont sous-échantillonnés à un seuil normalisé35. Les courbes de raréfaction de la Fig. S2 se trouvent dans les informations complémentaires. Tous les tracés ont été réalisés à l'aide de RStudio36 à l'aide des packages suivants : UpSetR37, Phyloseq38, ggplot239 et ggpmisc40.

Au total, 6 stations ont été échantillonnées lors du premier déploiement sur le terrain de l'échantillonneur eDNA ; les coordonnées et l'heure à laquelle les échantillons ont été prélevés se trouvent dans le tableau S1. La carte des stations échantillonnées est illustrée à la Fig. 5. À 2 des 6 stations, S2 et S6, le volume cible prédéfini n'a pas été atteint. Cela était dû au fait que la pression transmembranaire atteignait le seuil, avec suffisamment de matériau accumulé pour bloquer la membrane filtrante, donc le seuil de temps de séjour sur la station était atteint avant le seuil de volume. Les stations restantes, S1, S3, S4 et S5 avaient 100 % de l'échantillon capturé, comme indiqué dans le tableau 2. Le tableau 2 décrit diverses mesures concernant l'ADN extrait et les données de séquençage brutes pour chaque échantillon de transect et le pré-filtre. Bien que les concentrations d'ADN élué aient été plus faibles dans les échantillons prélevés à l'aide de l'échantillonneur, si l'on considère la différence de volume filtré, la concentration d'ADN source d'origine (c'est-à-dire l'eau de mer) est comparable entre le Niskin et l'échantillonneur, mais pas identique car les extractions d'ADN ne sont pas efficaces à 100 %. . De plus, le préfiltre avait une concentration d'ADN élué plus faible et près de 0 ng/mL dans l'échantillon d'origine.

La figure 5 montre les 10 familles avec l'abondance relative la plus élevée à chaque station pour les deux méthodes de collecte, également présentées côte à côte sur la figure S1. Les deux méthodes de collecte ont renvoyé les mêmes familles supérieures dans une abondance relative presque identique, démontrant que l'échantillonneur était capable de capturer la même composition communautaire de microbes communs que le Niskin. Toutes les 10 familles les plus abondantes ont été trouvées dans les 12 échantillons, les Rhodobacteraceae ayant la plus grande différence d'abondance relative entre Niskin et l'échantillonneur à 5 stations sur 6 (9 % en S1, 5 % en S3-S6) et les Flavobacteraceae ayant la plus grande différence en S2 (6%). La différence entre tous les autres taxons à chaque station était inférieure à 5% à l'exception des Burkholderiaceae. La famille Burkholderiaceae a montré une forte variance au site S1 (échantillonneur : 10 %, Niskin : 2 %) et dans une moindre mesure S2 (échantillonneur : 4 %, Niskin : 2 %). Cela était dû à un ASV particulier classé comme Ralstonia picketti, qui a été trouvé dans tous les échantillons de l'échantillonneur, mais aucun des échantillons Niskin. Une analyse similaire de la communauté phytoplanctonique de la Fig. 6 montre une forte efflorescence de Thalassiosirales qui se présentait comme un seul chloroplaste ASV dominant les deux types d'échantillons (Niskin et échantillonneur) à toutes les stations, allant de 30 % de tous les lectures de chloroplastes dans S4 Niskin à 60 % en S3 Niskin. Aucune preuve de Thalassiosirales n'a été trouvée dans l'échantillon de pré-filtre et le seul ASV trouvé dans le pré-filtre (représenté par Cyanobacteria sur la Fig. 6) a été trouvé en faible abondance relative dans le reste des échantillons.

Nuages ​​de points montrant les nombres bruts de tous les ASV dans les échantillons de chaque méthode de collecte tracés les uns par rapport aux autres. Le point rouge unique indique le nombre brut de Ralstonia picketti, un contaminant potentiel trouvé uniquement dans l'échantillonneur. Le contaminant diminue avec plus d'utilisation de l'échantillonneur, de S1 à S6, indiquant que les nouvelles constructions d'échantillonneur doivent être soigneusement nettoyées après l'assemblage pour éliminer les contaminants.

Les résultats des échantillonneurs Niskin et eDNA étaient également quantitativement similaires au niveau des ASV individuels. La figure 7 montre la corrélation entre les ASV des échantillonneurs et les ASV Niskin (à la fois bactériennes et phytoplanctoniques) sur chaque site. Les valeurs R\(^{2}\) variaient de 0,71 à 0,93, les stations ultérieures ayant des valeurs R\(^{2}\) plus élevées que les stations S1 et S2. L'ASV de Ralstonia picketti mentionnée précédemment est surlignée en rouge et a des comptes plus élevés dans S1 et S2 (respectivement 7,5 % et 2 % des comptes totaux), avec une abondance plus faible dans les stations S3–S6 (\(\le\) 1 % du total compte). La figure S3 représente un nuage de points des décomptes combinés de chaque ASV dans les stations 1 à 6 pour chaque méthode.

Graphique bouleversé des ASV dans chaque échantillon ainsi que le pré-filtre (PF). Chaque colonne montre le nombre d'ASV avec le modèle d'occurrence indiqué par les points noirs avec les échantillons associés. Le nombre total d'ASV associés à chaque échantillon est indiqué à gauche. Des ensembles d'échantillons avec 3 ASV associés ou plus sont présentés ici, les combinaisons d'échantillons renvoyant des ASV ne se produisant qu'une ou deux fois non illustrées.

Enfin, nous avons examiné les schémas de présence et d'absence de chaque ASV dans les 13 échantillons d'échantillonneur, Niskin et pré-filtre. Le modèle de présence/absence le plus courant comprenait 190 ASV qui n'ont été trouvés que dans l'échantillon pré-filtre (Fig. 8) ; cependant, ceux-ci représentent moins de 10 % (20 936 des 235 501 séquences collectées à partir de tous les échantillons). En revanche, seuls 65 ASV ont été trouvés dans le pré-filtre et au moins un autre échantillon. Cela renforce encore le fait que le préfiltre n'a pas filtré d'ASV importants dans la colonne d'eau et avait plutôt sa propre composition. Au total, 124 ASV ont été trouvés dans les douze sites d'échantillonnage du bassin de Bedford, dont 24 ont également été récupérés du préfiltre. Parmi ceux-ci, les 100 ASV récupérés uniquement sur les sites du bassin de Bedford représentaient 171 345 séquences (72,8 %) tandis que les 24 ASV récupérés de tous les échantillons représentaient 23 341 séquences (10,0 % de toutes les séquences récupérées). Aucun autre modèle de présence / absence n'a été présenté par plus de sept ASV, et la majorité des modèles ont été observés une ou deux fois dans le pool d'ASV. Ces résultats démontrent en outre l'homogénéité des échantillons d'une station à l'autre et la cohérence entre les ensembles de données de l'échantillonneur et de Niskin. Un total de 4308 séquences ont été attribuées au contaminant probable Ralstonia pickettii dans tous les échantillons d'échantillonneur d'ADNe ; ceux-ci ont diminué en nombre de 4308 dans l'échantillon S1 à 80 dans l'échantillon final S6.

Les résultats présentés dans cet article détaillent les tests et le déploiement réussis d'un nouvel échantillonneur d'ADNe. Comparé aux échantillons simultanés de bouteilles Niskin, l'échantillonneur a capturé une communauté presque identique pour les bactéries et le phytoplancton à toutes les stations. Ceci malgré les différences dans le protocole telles que le volume filtré et la résolution temporelle, s'alignant sur des études antérieures, qui ont montré des résultats similaires42,43. Une étude récente réalisée à l'aide de l'ESP 3G a également démontré que les résultats étaient équivalents entre l'échantillonnage autonome et manuel44. Fait intéressant, les volumes d'échantillons dans l'étude ESP ont été inversés lorsque l'échantillonneur autonome a filtré un volume plus élevé (1 L) et l'échantillonnage manuel a filtré un volume plus faible (36 à 100 mL)44. Notre protocole a généré des résultats comparables avec un volume d'échantillonneur autonome inférieur, ce qui permet de réduire au minimum le temps d'échantillonnage.

Une autre différence entre l'échantillonneur et les méthodes Niskin est le préfiltre de 35 \(\upmu\)m installé à l'entrée de l'échantillonneur en raison des limitations de particules sur la pompe et les vannes. Cependant, les résultats ici montrent que le pré-filtre n'a pas affecté les résultats car l'échantillonneur a quand même capté la communauté dans la colonne d'eau. Le maintien du préfiltre est avantageux car il permet à l'échantillonneur de rester à une petite taille portable, permettant un déploiement plus facile sur le terrain, en particulier sur les petits navires avec peu d'espace sur le pont. Le pré-filtre n'a pas non plus affecté les résultats par le colmatage, en raison du protocole de nettoyage et des rinçages de pré-échantillon qui incluent un rétrobalayage à travers l'entrée, repoussant ainsi le matériau hors du pré-filtre.

La seule différence notable entre les échantillons était qu'un ASV classé comme Ralstonia picketti a été trouvé dans tous les résultats de l'échantillonneur, mais aucun des résultats Niskin. Cette bactérie se trouve couramment dans l'environnement et est capable de se développer sur les plastiques45, ce qui signifie qu'il s'agissait probablement d'une forme de contamination de l'échantillonneur lors des tests précédents. Malgré la prévalence de cette bactérie, le nombre brut et l'abondance relative ont diminué rapidement lors de l'échantillonnage ultérieur, indiquant que le protocole de nettoyage éliminait la bactérie des lignes avec chaque échantillon. Par conséquent, avec une optimisation, le protocole de nettoyage peut empêcher la contamination à l'avenir.

Dans ce travail, les témoins négatifs n'ont pas été utilisés. Cela est dû au fait que les captures de bouteilles Niskin agissent comme un mécanisme de contrôle ou de comparaison. Cependant, le système peut être configuré de manière à utiliser les réserves Milli-Q embarquées comme mécanisme de contrôle négatif. En supposant que le volume de réactifs ne soit pas une contrainte, un mode de fonctionnement pourrait être d'avoir un blanc Milli-Q entre chaque échantillon, ou 5 échantillons et 4 blancs. L'inconvénient réside dans les volumes potentiellement importants de Milli-Q (contrôle à blanc/négatif) qui devraient être déployés et remplacés après chaque déploiement.

Dans cette étude, chaque site a été échantillonné une fois avec l'échantillonneur d'eDNA et la capture Niskin Bottle. Cependant, des publications antérieures démontrent que la composition bactérienne peut changer sur une échelle de temps hebdomadaire dans le bassin de Bedford46. Maintenant qu'il a été démontré que la configuration initiale de l'échantillonneur d'ADNe peut être déployée avec succès, des études de séries chronologiques dans une variété d'environnements aquatiques permettraient de mieux comprendre les changements microbiens avec une implication humaine minimale. Au-delà des études de séries chronologiques, le déploiement de plusieurs échantillonneurs en répétition peut également être effectué pour évaluer la répétabilité inter-instruments. Ces deux types d'études sont actuellement prévus pour 2023-2024 et verront 6 échantillonneurs déployés sur plusieurs mois.

Des études futures pourraient également être utilisées pour examiner l'ARNe, afin de tirer parti de l'avantage que l'échantillonneur préserve les acides nucléiques immédiatement après l'échantillonnage. Bien que nous ayons observé d'excellentes performances avec RNAlater, tester différents produits chimiques pour la conservation serait bénéfique, car de nombreux laboratoires utilisent d'autres solutions telles que le tampon de Longmire47 et DNAgard\(\circledR\)16 pour conserver leurs échantillons.

En conclusion, ces résultats démontrent la réussite des tests et du déploiement d'un nouvel échantillonneur d'ADNe autonome capable à la fois de nettoyage et de conservation, et comprend une cartouche remplaçable sur le terrain. Ces aspects sont bénéfiques pour la recherche et la surveillance, en particulier dans les endroits éloignés et sur de longues périodes dans des zones telles que les aires marines protégées (AMP). Les futures études du système comprendront l'optimisation du nettoyage ainsi que l'intégration du fluorimètre et les tests collaboratifs du système dans plusieurs scénarios de déploiement. Dans l'ensemble, cet échantillonneur eDNA élargira l'utilisation de l'eDNA dans les programmes de surveillance, le rendant plus accessible et plus pratique que les méthodes d'échantillonnage traditionnelles.

Les ensembles de données générés et/ou analysés au cours de l'étude actuelle sont disponibles dans le référentiel d'informations du National Center for Biotechnology, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/PRJNA917080.

Ng, JCY & Chiu, JMY Changements dans les communautés bactériennes du biofilm en réponse aux effets combinés de l'hypoxie, de l'acidification des océans et des nutriments provenant de l'activité aquacole à Three Fathoms Cove. Mar. Pollut. Taureau. 156, 111256. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2020.111256 (2020).

Article CAS PubMed Google Scholar

Rastelli, E. et al. Une biodiversité élevée atténue l'impact de l'acidification des océans sur les écosystèmes des fonds durs. Sci. Rep. 10, 2948. https://doi.org/10.1038/s41598-020-59886-4 (2020).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Rensel, J. & Whyte, J. Mariculture de poissons et efflorescences algales nuisibles. Dans Manual on Harmful Marine Microalgae, 693–722 (UNESCO, 2003).

Anderson, DM, Hoagland, P., Kaoru, Y. & White, AW Impacts économiques annuels estimés de la prolifération d'algues nuisibles (HAB) aux États-Unis. Technologie. Rép., Woods Hole Oceanog. Inst. (2000). Technologie. Rept., WHOI-2000-11.

Goodwin, KD et al. Le séquençage de l'ADN comme outil de surveillance de l'état écologique marin. Devant. Mars Sci. 4, 107. https://doi.org/10.3389/fmars.2017.00107 (2017).

Article Google Scholar

Ruppert, KM, Kline, RJ & Rahman, MS Perspectives passées, présentes et futures du métabarcodage de l'ADN environnemental (eDNA): Une revue systématique des méthodes, de la surveillance et des applications de l'eDNA mondial. Glob. Écol. Conser. 17, e00547. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00547 (2019).

Article Google Scholar

Hinlo, R., Gleeson, D., Lintermans, M. & Furlan, E. Méthodes pour maximiser la récupération de l'ADN environnemental à partir d'échantillons d'eau. PLOS ONE 12, e0179251. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0179251 (2017).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bentzon-Tilia, M., Sonnenschein, EC & Gram, L. Surveillance et gestion des microbes en aquaculture - vers une industrie durable. Microb. Biotechnol. 9, 576–584. https://doi.org/10.1111/1751-7915.12392 (2016).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Cordier, T., Lanzén, A., Apothéloz-Perret-Gentil, L., Stoeck, T. & Pawlowski, J. Adopter la génomique environnementale et l'apprentissage automatique pour la biosurveillance de routine. Tendances Microbiol. 27, 387–397. https://doi.org/10.1016/j.tim.2018.10.012 (2019).

Article CAS PubMed Google Scholar

Moncada, C., Hassenrück, C., Gärdes, A. & Conaco, C. Composition de la communauté microbienne des sédiments influencée par une activité de mariculture intensive. Microbiol FEMS. Ecol.https://doi.org/10.1093/femsec/fiz006 (2019).

Article PubMed Google Scholar

Stoeckle, MY et al. Évaluation au chalut et à l'ADN électronique de la diversité, de la saisonnalité et de l'abondance relative des poissons marins dans la côte du New Jersey, aux États-Unis. CIEM J. Mar. Sci. 78, 293–304. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsaa225 (2021).

Article Google Scholar

Alter, SE et al. Utilisation de l'ADN environnemental pour détecter les baleines et les dauphins dans la baie de New York. Devant. Conser. Sci. 3, 820377. https://doi.org/10.3389/fcosc.2022.820377 (2022).

Article Google Scholar

Huang, S., Yoshitake, K., Watabe, S. & Asakawa, S. Étude de l'ADN environnemental sur la surveillance et la gestion des écosystèmes aquatiques : progrès récents et perspectives. J. Environ. Gérer. 323, 116310. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.116310 (2022).

Article CAS PubMed Google Scholar

Thomas, AC, Howard, J., Nguyen, PL, Seimon, TA & Goldberg, CS échantillonneur d'edna : Un système d'échantillonnage d'adn environnemental entièrement intégré. Méthodes Écol. Évol. 9, 1379–1385. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12994 (2018).

Article Google Scholar

Coes, AL, Paretti, NV, Foreman, WT, Iverson, JL & Alvarez, DA Échantillonnage de composés organiques à l'état de trace dans l'eau : comparaison d'un échantillonneur actif continu à des méthodes d'échantillonnage passives et discrètes continues. Sci. Environ. 473–474, 731–741. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2013.12.082 (2014).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Formel, N., Enochs, IC, Sinigalliano, C., Anderson, SR et Thompson, LR Échantillonneurs automatisés souterrains pour edna (sase) pour la surveillance et la recherche biologiques. MatérielX 10, e00239. https://doi.org/10.1016/j.ohx.2021.e00239 (2021).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Schaeper, M., Bahlo, R. & Jaskulke, R. Système de surveillance avec échantillonnage contrôlé par événement géré par un microcontrôleur msp430. IFAC Proc. Vol. 41, 103–106. https://doi.org/10.3182/20080408-3-IE-4914.00019 (2008).

Article Google Scholar

Trembanis, AC et al. Échantillonneur biologique autonome modulaire (mab) - un système prototype pour l'échantillonnage et la conservation de classes de taille biologiques distinctes. Dans 2012 Océans, 1–6, https://doi.org/10.1109/OCEANS.2012.6405110 (2012).

Pargett, D. et al. Développement d'un capteur écogénomique mobile. Dans OCEANS 2015 - MTS/IEEE Washington, 1–6, https://doi.org/10.23919/OCEANS.2015.7404361 (2015).

Yamahara, KM et al. Acquisition autonome et préservation in situ de l'ADN environnemental marin à l'aide d'un véhicule sous-marin autonome. Devant. Mars Sci. 6, 373. https://doi.org/10.3389/fmars.2019.00373 (2019).

Article Google Scholar

Ribeiro, H. et al. Développement d'un bioéchantillonneur autonome pour capturer les microbiomes aquatiques in situ. PLoS ONE 14, e0216882. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0216882 (2019).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Nguyen, B. et al. Système Polywag (génomique acquise de l'eau) : un échantillonneur automatique programmable et personnalisable sur le terrain pour edna. ESSOArhttps://doi.org/10.1002/essoar.10501740.1 (2020).

Article Google Scholar

Govindarajan, AF et al. Amélioration de la détection de la biodiversité à l'aide d'un échantillonneur d'ADN environnemental à grand volume avec filtration in situ et implications pour les stratégies d'échantillonnage de l'edna marin. Deep Sea Res., Partie I Oceanogr. Rés. Bouillie. 189, 103871. https://doi.org/10.1016/j.dsr.2022.103871 (2022).

Article CAS Google Scholar

Scholin, C. et al. Détection à distance des microbes marins, des petits invertébrés, des algues nuisibles et des biotoxines à l'aide du processeur d'échantillons environnementaux (ESP). Océanographie 22, 158–167. https://doi.org/10.5670/oceanog.2009.46 (2009).

Article Google Scholar

Zorz, J. et al. Moteurs de la structure et de la diversité des communautés bactériennes régionales dans l'océan Atlantique Nord-Ouest. Devant. Microbiol.10. https://doi.org/10.3389/fmicb.2019.00281 (2019).

Comeau, AM, Douglas, GM & Langille, MGI Microbiome helper : Un flux de travail personnalisé et rationalisé pour la recherche sur le microbiome. mSystems 2, e00127-16. https://doi.org/10.1128/mSystems.00127-16 (2017).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Parada, AE, Needham, DM et Fuhrman, JA Chaque base compte : évaluation des amorces d'ARNr de petites sous-unités pour les microbiomes marins avec des communautés fictives, des séries chronologiques et des échantillons de terrain mondiaux. Environ. Microbiol. 18, 1403–1414. https://doi.org/10.1111/1462-2920.13023 (2016).

Article CAS PubMed Google Scholar

Walters, W. et al. Amélioration du gène de l'ARNr 16S bactérien (V4 et V4–5) et des amorces du gène marqueur espaceur transcrit interne fongique pour les enquêtes sur la communauté microbienne. mSystems 1, e00009-15. https://doi.org/10.1128/mSystems.00009-15 (2015).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Bolyen, E. et al. Science des données reproductible, interactive, évolutive et extensible sur le microbiome utilisant QIIME 2. Nat. Biotechnol. 37, 852–857. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0209-9 (2019).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Amir, A. et al. Deblur résout rapidement les modèles de séquences communautaires à un seul nucléotide. mSystems 2, e00191-16. https://doi.org/10.1128/mSystems.00191-16 (2017).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Callahan, BJ, McMurdie, PJ & Holmes, SP Les variantes de séquence exactes devraient remplacer les unités taxonomiques opérationnelles dans l'analyse des données de gène marqueur. ISME J. 11, 2639–2643. https://doi.org/10.1038/ismej.2017.119 (2017).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Quast, C. et al. Le projet de base de données de gènes d'ARN ribosomal SILVA : amélioration du traitement des données et des outils Web. Nucleic Acids Res. 41, D590–D596. https://doi.org/10.1093/nar/gks1219 (2013).

Article CAS PubMed Google Scholar

Yilmaz, P. et al. Les cadres taxonomiques SILVA et All-species Living Tree Project (LTP). Nucleic Acids Res. 42, D643–D648. https://doi.org/10.1093/nar/gkt1209 (2014).

Article CAS PubMed Google Scholar

Decelle, J. et al. PhytoREF : Une base de données de référence du gène 16S rRNA plastidial des eucaryotes photosynthétiques avec une taxonomie organisée. Mol. Écol. Resour. 15, 1435–1445. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12401 (2015).

Article CAS PubMed Google Scholar

Cameron, ES, Schmidt, PJ, Tremblay, BJ-M., Emelko, MB & Müller, KM Pour raréfier ou ne pas raréfier : Améliorer l'analyse de la communauté microbienne grâce au séquençage de nouvelle génération. bioRxivhttps://doi.org/10.1101/2020.09.09.290049 (2020).

Équipe de base R. R : Un langage et un environnement pour le calcul statistique. R Foundation for Statistical Computing, Vienne, Autriche (2022).

Gehlenborg, N. UpSetR : une alternative plus évolutive aux diagrammes de Venn et d'Euler pour la visualisation d'ensembles d'intersection (2019). Package R version 1.4.0.

McMurdie, PJ & Holmes, S. phyloseq : un package r pour une analyse interactive reproductible et des graphiques des données de recensement du microbiome. PLoS ONE 8, e61217 (2013).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Wickham, H. ggplot2 : Graphiques élégants pour l'analyse des données (2016).

Aphalo, PJ ggpmisc : Extensions diverses à 'ggplot2' (2022). Package R version 0.5.0.

Thermo Fisher Scientific. Rapports 260/280 et 260/230. Technologie. Rep. T024-Technical Bulletin, Thermo Fisher Scientific, Wilmington, Delaware USA (2009).

Bramucci, AR et al. Méthodes d'extraction d'ADN en microvolume pour les études d'amplicon et de métagénomique à l'échelle microscopique. ISME Commun. 1, 1–5. https://doi.org/10.1038/s43705-021-00079-z (2021).

Article Google Scholar

Cornman, RS, McKenna, JE, Fike, J., Oyler-McCance, SJ et Johnson, R. Une comparaison expérimentale de l'échantillonnage composite et instantané de l'eau des cours d'eau pour l'analyse métagénétique de l'ADN environnemental. Peer J 6, e5871. https://doi.org/10.7717/peerj.5871 (2018).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Den Uyl, PA et al. Essais sur le terrain dans le lac Érié pour faire progresser la surveillance autonome des proliférations d'algues nuisibles cyanobactériennes. Devant. Mars Sci. 9, 1021952. https://doi.org/10.3389/fmars.2022.1021952 (2022).

Article Google Scholar

Ryan, M., Pembroke, J. & Adley, C. Ralstonia pickettii en biotechnologie environnementale : Potentiel et applications. J. Appl. Microbiol. 103, 754–764. https://doi.org/10.1111/j.1365-2672.2007.03361.x (2007).

Article CAS PubMed Google Scholar

Robicheau, BM, Tolman, J., Bertrand, EM et LaRoche, J. Dynamique interannuelle hautement résolue de la communauté phytoplanctonique de la côte nord-ouest de l'Atlantique. ISME Commun. 2, 38. https://doi.org/10.1038/s43705-022-00119-2 (2022).

Article PubMed Central Google Scholar

Mauvisseau, Q., Halfmaerten, D., Neyrinck, S., Burian, A. & Brys, R. Effets des stratégies de préservation sur la détection et la quantification de l'ADN environnemental à l'aide de la ddPCR. Environ. ADN 3, 815–822. https://doi.org/10.1002/edn3.188 (2021).

Article Google Scholar

Base de données GADM des zones administratives mondiales, version 3.6 (2022). En ligne : https://gadm.org/data.html.

Santos Baquero, O. ggsn : symboles du nord et barres d'échelle pour les cartes créées avec « ggplot2 » ou « ggmap » (2019). Package R version 0.5.0.

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Nous exprimons notre gratitude envers la supergrappe des océans du Canada (projet OceanAware), le Programme d'aide à la recherche industrielle du Conseil national de recherches du Canada (PARI CNRC), le programme de subventions à la découverte du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie (CRSNG) du Canada, le programme de bourses postdoctorales industrielles Mitacs, le Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada (CFREF) par l'entremise de l'Ocean Frontier Institute (OFI) et de la Fondation canadienne pour l'innovation (FCI). Nous remercions le Dr Jennifer Tolman pour son aide à l'analyse de l'ADN et le professeur Ruth Musgrave pour nous avoir permis de nous joindre à son transect portuaire. Nous remercions Lee Miller et Mark Wright pour leurs contributions à la conception du châssis de l'échantillonneur d'eDNA et au rendu de ses images à utiliser dans cet article.

Ces auteurs ont contribué à parts égales : Andre Hendricks et Connor M. Mackie

Département de génie électrique et informatique, Université Dalhousie, Halifax, N.-É., Canada

André Hendricks, Colin Sonnichsen et Vincent Sieben

Dartmouth Ocean Technologies Inc, Dartmouth, N.-É., Canada

Connor M. Mackie, Edward Luy, Colin Sonnichsen, James Smith, Iain Grundke, Arnold Furlong, Robert G. Beiko, Julie LaRoche et Vincent Sieben

Département de pharmacologie, Université Dalhousie, Halifax, N.-É., Canada

Mahtab Tavasoli

Faculté d'informatique, Université Dalhousie, Halifax, N.-É., Canada

Robert G.Beiko

Département de biologie, Université Dalhousie, Halifax, N.-É., Canada

Julie LaRoche

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Tous les auteurs ont contribué aux aspects de la conception, de la fabrication et des tests de l'instrument. AH, EL et CS ont créé la conception initiale, AH et CM ont réalisé l'essentiel du travail expérimental, CM a mené des travaux sur le terrain avec l'aide de JS et IGIG a fait l'ingénierie mécanique ; AH et JS ont fait le génie électrique. RB, CM et JLR ont effectué une analyse des données génomiques. MT, RB, AF, JLR et VS ont obtenu le financement et supervisé le projet. Tous les auteurs ont écrit, révisé et édité le manuscrit.

Correspondance à Vincent Sieben.

Arnold Furlong, Julie LaRoche, Mahtab Tavasoli, Robert Beiko et Vincent Sieben déclarent des participations dans DOT Inc. Connor Mackie, Edward Luy, Colin Sonnichsen, James Smith et Iain Grundke sont employés par DOT Inc. Andre Hendricks n'a aucun intérêt financier dans DOT Inc.

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Réimpressions et autorisations

Hendricks, A., Mackie, CM, Luy, E. et al. Préleveur d'eDNA compact et automatisé pour la surveillance in situ des environnements marins. Sci Rep 13, 5210 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-32310-3

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Reçu : 19 décembre 2022

Accepté : 25 mars 2023

Publié: 30 mars 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-023-32310-3

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