Photo de Daniel C. Côté

Program director

Daniel C. Côté (Physics)

Full Professor, Université Laval

Director of the Biophotonics theme, COPL

Director of Translational Photomedicine, CERVO (IUSMQ) research centre

Steering Committee, Technological Instrument Development Platform, Sentinel North

Co-founder, Bliq Photonics

Mentors

The core group of 10 mentors has a balance of internationally recognized established researchers with proven track records of excellence in training (including Senior CRCs and Centre Directors) and 3 Canada Excellence Research Chairs (Babin, Marquet and collaborator Messaddeq).

The mentors represent pillars of major research centres involved in this training program, which will ensure our trainees have access to all aspects covered in each centre as well as the best facilities.

André Marette (Medecine)

Full Professor, Université Laval

Scientific Director, Institute for Nutrition and Functional Foods (INAF)

Chair Holder, Pfizer-CIHR Research Chair on the Pathogenesis of Insulin Resistance and Cardiovascular Disease

Co-Director (thematic project 3), Sentinel North

Benoit Gosselin (Electrical & Computer Engineering)

Associate Professor, Université Laval

Director, Biomedical Microsystems Laboratory, Université Laval

Chair Holder, Canada Research Chair in Smart Biomedical Microsystems

Marcel Babin (Biology)

Full Professor, Université Laval

Chair Holder, Canada Excellence Research Chair in Remote Sensing of Canada’s New Arctic Frontier

Scientific Co-Director, Sentinel North

Marc Hébert (Ophthalmology)

Full Professor, Université Laval

Director of the Clinical and Cognitive Neuroscience Research axis, CERVO Brain Research Centre.

Director of the Visual Electrophysiology and Photobiology Laboratory

Founder, Chronophotonix

Co-Founder, diaMentis

Pierre Marquet (Psychiatry)

Full Professor, Université Laval

ChairHolder, Canada Excellence Research Chair in Neurophotonics

Director, International Joint Unit on Neurodevelopment and Child Psychiatry

Réal Vallée (Physics)

Full Professor, Université Laval

Director, Centre for Optics, Photonics and Lasers (COPL)

Chair Holder, NSERC Industrial Research Chair, Femtosecond Photo-Inscribed Photonic Components and Devices.

Director (thematic project 2), Sentinel North

Simon Thibault (Physics)

Full Professor, Université Laval

Chair Holder, NSERC Industrial Research Chair in Optical Design

Tigran Galstian (Physics)

Full Professor, Université Laval

Chair Holder, Canada Research Chair in Liquid Crystals and Behavioral Biophotonics

Warwick F. Vincent (Biology)

Full Professor, Department of biology, Université Laval

Member, Centre for Northern Studies (CEN)

Senior CRC in Aquatic Ecosystems

Yves De Koninck (Psychiatry)

Full Professor, Université Laval

Director, CERVO Research Centre

Director, Neurophotonics Center (www.neurophotonics.ca)

Scientific Co-Director, Sentinel North

Director of Research, Quebec Integrated University Health and Social Services Centre

Chair Holder, Canada Research Chair in Chronic Pain and Related Brain Disorders

Current projects

Student:
Adolfo Javier Sepúlveda San Martín PhD student in biophotonics
Supervisor:
Dr Denis Boudreau
Co-supervisor:
Dr André Marette
Project title:
Development and implementation of a light-activated material for lab-in-fiber and organ-on-a-chip platform
Project description:

The increasing prevalence of obesity, cardiometabolic diseases (CMD) and mental health disorders (MHD) among indigenous populations in the Canadian north is a major public health issue. There is growing evidence that it has been triggered by changes in the human gut microbiome due to perturbations in the environment and to social and dietary changes. This new understanding has highlighted the lack of predictive tools and biomarkers for rapid and efficient diagnostics of these diseases. Analysis of the gut microbiome is mostly based on metagenomic analysis of feces samples because no method exists for in vivo or in vitro monitoring of stable communities of gut commensal microbiota, thus preventing the elucidation of host-microbiome interactions and their contributions to pathophysiology. In this context, our group in collaboration with others at Uiversité Laval has been active in developing optical fiber-based probes (“lab-in-fiber”) to measure metabolic markers directly in the gastrointestinal tract of murine models. In this respect, an enduring challenge is to bring the ambient liquid in contact with the sensing region to ensure a continuous flow of fresh solutes, which requires the integration of a miniaturized pumping mechanism in the probe tip. In parallel to this effort, recent research has shown how living human intestinal tissue and communities of aerobic and anaerobic human gut microbiota can be cocultured in a microfluidic channel (i.e., “organ-on-chip”) to mimic a living gut that can be submitted to, e.g., variations of effluents mirroring changes in the diet of an individual. Such a platform could serve to validate the lab-in-fiber in realistic conditions, and even, ultimately, do away with in vivo probe implantation altogether by integrating biomarker sensors directly in this organ-in-chip platform. This project aims to develop a light-sensitive hybrid material and implement it as a light-activated peristaltic pump in the lab-in-fiber probe. In addition, given that a current limitation of organ-on-chip devices is the need to overly dilute the microbiome to avoid rapid unrestrained bacterial overgrowth, we will exploit the periodic deformations generated with the new material to mimic epithelial stretching and compression movements occurring in the living gut to help suppress bacteria overgrowth. These novel platforms will allow measuring in vivo, and culture in vitro, human gut microbiota metabolites that are related to obesity and cardiometabolic diseases.

Student:
Félix Lévesque-Desrosiers PhD student in physics
Supervisor:
Dr Simon Thibault
Co-supervisor:
Dr Florent Dominé
Project title:
On the autonomous optical measurement of snow density
Project description:

Les méthodes utilisées pour mesurer les propriétés de la neige sont actuellement lentes et demandent plusieurs manipulations ce qui ne permet pas de mesurer ces propriétés tout au long de l’année. Mon projet de maîtrise porte sur le développement d’un appareil mesurant automatiquement les propriétés optiques de la neige. Comme la neige est composée de glace et d’air, deux matériaux transparents, il est possible d’utiliser des méthodes optiques pour la caractériser. Les propriétés optiques de la neige sont la densité et la teneur en impuretés de celle-ci ainsi que la surface spécifique, le paramètre d’amplification de l’absorption et la fonction de phase des grains qui la compose. Toutes ces propriétés influencent le parcours des photons dans le milieu hautement diffusant qu’est la neige. Cet appareil sera constitué d’une diode laser modulée en intensité et de photodétecteurs. L’objectif est d’observer le transfert radiatif dans la neige afin d’en faire l’inversion pour retrouver les propriétés de la neige. Les études précédentes sur l’albédo et la transmittance de la neige démontrent qu’il est impossible d’isoler toutes les propriétés de la neige en utilisant uniquement ses deux propriétés optiques apparentes de la couverture de neige. Il est ainsi nécessaire de développer une autre méthode de mesure permettant de retrouver ces propriétés optiques de la neige. La principale innovation de ce projet est l’ajout d’une dimension temporelle qui permet d’obtenir davantage d’informations permettant de faire l’inversion sur toutes les propriétés optiques de la neige. Puisque la lumière voyage plus lentement dans la glace que dans l’air, il est attendu que la réponse temporelle du milieu varie avec les différentes propriétés optiques de la neige. Le projet est actuellement en phase exploratoire. Afin d’avoir le contrôle sur les propriétés optiques de la neige, des grains de forme variés sont importés dans un logiciel de tracé de rayons qui permet de simuler le parcours de la lumière dans n’importe quel milieu et qui permet, par son réalisme de retrouver le temps de propagation d’un rayon contrairement aux modèles de transferts radiatifs habituellement utilisés. À l’aide de nombreuses simulations pour différents paramètres, il sera possible de construire une base de données de temps de parcours et il suffira ensuite d’interpoler les résultats obtenus sur le terrain avec les données simulées.

Student:
Juan Li PhD student in oceanography
Supervisor:
Dr Marcel Babin
Co-supervisor:
Dr Zhongping Lee
Project title:
Developing a New Ocean Color Algorithm of the pan-Arctic Ocean: A Synthetic Approach
Project description:

The Arctic Ocean (AO) is one of the areas most sensitive to ongoing global warming. Changes in temperature may have cascading effects on the Arctic’s interlinked and delicately balanced food web which will not only threaten life in the Arctic region, they also could have impacts on Earth’s climate. Phytoplankton, the most important organisms in Arctic, not only provide food at the base of the food web, they also convert carbon dioxide from the atmosphere into organic matter that eventually sinks to the ocean bottom-effectively extracting a heat-trapping greenhouse gas from the atmosphere.

As sea ice extent in AO continues to decrease due to global warming, light penetration into the ocean increases, which concomitantly increases the growth of phytoplankton. Primary production (PP) of the AO is likely to increase as many remote sensing studies have suggested. However, the performance of algorithms used to retrieve phytoplankton biomass for the Arctic Ocean have not been thoroughly evaluated. In terms of bottom-up control, estimating phytoplankton biomass with reasonable certainty is essential to improving our knowledge about marine ecosystem, its response to ongoing climate change and their impacts on human health in North communities.

Based on these facts, my project aims to develop a new semi-analytical ocean color algorithm that can be applied to the Pan-Arctic Ocean with reasonable accuracy.
Since sea ice cover has partly restricted field observations, samples taken from the AO are still sparse. Therefore, my first chapter will combine all available field data to create a geo-referenced dataset of in-situ measurements at Pan-Arctic scale from 1998 onwards with efficient and intelligent GIS tools. The second chapter will evaluate presently available satellite remote sensing algorithms using the GIS database built in the first chapter, which has not yet been done on the Pan-Arctic scale. I will then develop a new ocean color algorithm for Arctic waters utilizing phytoplankton ecology, RS & GIS. In the third chapter, the new algorithm will be applied to satellite imagery to examine the impacts on estimates of PP. Finally, all of the geo-referenced information derived from this project will be incorporated to a specific marine GIS dataset for various applications such as the management of marine resources, fisheries, meteorology service, human health etc.

Student:
Yasmine Alikacem MSc student in biophotonics
Supervisor:
Dr Marcel Babin
Co-supervisor:
Dr Simon Thibault
Project title:
Design, construction, calibration and experimental validation of a miniature detector to measure in-ice nutrients concentrations.
Project description:

To grow, ice algae require sufficient light and nutriments levels (e.g. Nitrate, nitrite, phosphate, silicate and ammonium). Reduced sea ice volume will rise transmitted irradiance but not necessarily primary production if nutrients input is not sufficient. The flux of nutrients from the water column to the sea ice is not well understood and prevents modellers to correctly simulate observed ice algae bloom. The proposed M.Sc. project focuses on the development of a sensor to measure nitrate concentration in the frame of the endoscopic platform. In most case, nitrate is the most limiting nutrient. Current in situ oceanographic nitrate measurements are performed with UV absorption hyperspectral spectrophotometry.
This conventional instrument is bulky and uses an optical path of known length which is not compatible with an endoscopic support. Novel techniques such as Brillouin spectroscopy, spectrofluorometry, optode luminescence, absorption and Raman scattering measurements will be evaluated in order to reduce the size of the instrument and measure simultaneously the photon path length inside the ice. Then, the instrument will be designed, fabricated and tested. The ultimate goal of the M.Sc. project is to characterize in situ the sea-ice nutrients concentrations and especially its distribution in the sea-ice internal structure.

By bringing and amending a technological tool from the medical sciences, this project implies a strong technological development, which may be of interest for an industrial partner. Indeed, even if the sea-ice science community is rather limited, the design of the endoscope and the sensors it will carry will be transportable to many other environmental domains, like snow science, water quality science, atmospheric sciences, etc. Finally, a tight collaboration between optics scientists (lens design and optical engineering) and biologists (zooplankton and phytoplankton specialists) is the key to the success of the project.

Student:
Loïc Tabourin PhD student in physics
Supervisor:
Dr Tigran Galstian
Co-supervisor:
Dr Frédéric Bretzner
Project title:
Development of a micro endoscope with "super-resolution"
Project description:

Mon projet consiste à concevoir un module autonome permettant de générer des motifs d’éclairages sur la surface d’un échantillon afin d’appliquer la méthode de super-résolution par illumination structurée dans un système microscopique. Le but de mon projet est d’améliorer spécifiquement la résolution du micro-endoscope conçu par Mr Bagramyan, étudiant en PhD de Mr Galstian, cependant cette méthode pourrait aussi s’appliquer pour les microscopes conventionnels. Tandis que la majorité des laboratoires utilisent des LCD ou des SLM pour produire le motif d’éclairage, nous proposons d’utiliser des éléments plus petits et moins coûteux.

Student:
Marc-Antoine Bansept MSc student in biophotonics
Supervisor:
Dr Denis Boudreau
Co-supervisor:
Dr Warwick F. Vincent
Project title:
Development of a portable flow cytometer for the analysis of the northern planktonic microbiome
Project description:

Le microbiome définit le génome collectif ou l’ensemble des microorganismes habitant un milieu. Nous réalisons maintenant que le bon fonctionnement du microbiome humain affecte directement notre santé. Pareillement, le microbiome planctonique, soit l’ensemble des microbes dans les eaux naturelles et leurs fonctions, joue un rôle prédominant dans la santé des écosystèmes aquatiques; il est à la base de la chaine alimentaire et des cycles biogéochimiques. Il est généralement considéré que le microbiome planctonique est constitué de bactéries, d’archées, de phytoplanctons, de protistes et de virus. Un des groupes les plus abondants dans les eaux nordiques est le picophytoplanctons, spécifiquement les picocyanobactéries en eaux douce et les picoeucaryotes dans les environnements marins. Depuis plusieurs années, les populations de ces organismes autotrophes sont analysées sur la base de l’autofluorescence intrinsèque de leurs pigments photosynthétiques par cytométrie en flux. Cet instrument permet de mesurer les propriétés optiques de chaque cellule individuellement, ce qui rend possible l’identification rapide des sous-populations dans un échantillon. Les informations obtenues sur la biodiversité permettent de dresser un profil limnologique ou océanographique du milieu d’étude.

Bien que des cytomètres en flux sont utilisés pour des campagnes sur le terrain, ces appareils sont généralement très dispendieux et optimisés pour des applications médicales plutôt qu’environnementales. De plus, ils nécessitent un alignement optique extrêmement précis ce qui limite leur tolérance aux conditions rudes sur le terrain arctique. Pour pallier ce problème, les scientifiques doivent généralement cryogéniser les échantillons pour en faire l’analyse en laboratoire à des milliers de kilomètres au sud. En plus d’engendrer des défis pratiques évidents, ce type de manipulations ne permet pas d’obtenir rapidement un aperçu, sur le terrain, du microbiote présent et augmente les risques associés à un mauvais échantillonnage.

De ce fait, le but de ce projet, dans le cadre du chantier thématique 3.1 de Sentinelle Nord, est de développer une plateforme de cytométrie en flux portable permettant de faire la quantification des picocyanobactéries en milieu nordique. La technologie utilisée, développée dans le laboratoire du professeur Boudreau, vise à effectuer un encodage spatial virtuel afin de faire une détection multiplexée des signaux de fluorescence émis par différents pigments. Cette technique toujours en développement, permet entre autres d’augmenter le rapport signal sur bruit par rapport à la cytométrie standard. Un seul détecteur est utilisé ce qui limite ultimement la consommation énergétique, le volume et le poids de l’instrument. Pour répondre aux besoins des chercheurs nordiques, des technologies d’intégration photonique et microfluidique de pointes sont utilisées dans le but d’éliminer toute forme d’alignement et de produire un dispositif fiable et compact.

Student:
Raphaël Larouche MSc student in biophotonics
Supervisor:
Dr Marcel Babin
Co-supervisor:
Dr Simon Thibault
Project title:
Design, construction, calibration and experimental validation of a miniature detector to measure in-ice radiance distribution
Project description:

The proposed M.Sc. project focuses on the radiometric sensor development. The objective is to measure the vertical profile of radiance distribution in sea-ice and the development of more accurate sea-ice light transport models, which are essential to understand sea-ice primary production and mass budget. Different solutions will be considered. One option is to miniaturize an existing multispectral radiance camera [Antoine et al., 2013]. This multispectral (6 wavebands) sensor consists of a fish-eye lens focusing a radiance distribution from an entire half hemisphere onto a 1920 x 1080 12-bits CMOS sensor. The miniaturization of this version represents a challenging project. Another option would make use of a moving part, like a galvo-mirror, to scan the radiance angular field onto a single sensor. This option is a brand-new approach, as nothing similar has never been developed. Whatever option is considered, as many wavebands as possible will be included in the final sensor. The overall diameter of the endoscope, ca. 1 cm, will represent the main challenge of this radiometric sensor development. This instrument could also find niche applications in other environmental media (sediments, snow, water column).

By bringing and amending a technological tool from the medical sciences, this project implies a strong technological development, which may be of interest for an industrial partner. Indeed, even if the sea-ice science community is rather limited, the design of the endoscope and the sensors it will carry will be transportable to many other environmental domains, like snow science, water quality science, atmospheric sciences, etc. Finally, a tight collaboration between optics scientists (lens design and optical engineering) and biologists (zooplankton and phytoplankton specialists) is the key to the success of the project.

Student:
Dirk (Tianyang) Deng PhD student in chemistry
Supervisor:
Dr Jesse Greener
Co-supervisor:
Dr Warwick F. Vincent
Project title:
An automated system for continuous sensing and classification of Northern cyanobacteria using a new microfluidic sensing platform with adaptive acquisition parameters
Project description:

Lakes, ponds and streams are major features of the northern landscape. The bottom rocks, gravels, sand and other substrates of these ecosystems are typically coated by biofilms, that is complex microbial communities composed of many species and functions embedded in a muco-polysaccharide gel. These northern biofilms range from micrometres to many millimetres in thickness, and in clear-water environments they can dominate the overall ecosystem biomass and biological productivity. To date there have been few ways to assess the sentinel responses of these important communities to environmental change.

The aim of this doctoral project to apply microfluidics technologies towards developing a robust instrument that can be used to grow and test northern biofilms, including in field laboratories. The project is transdisciplinary in that it merges the technological and chemical expertise of the Département de chimie with the microbiological and limnological expertise of the Département of biologie to create a highly innovative solution to a set of northern ecological problems. The project also harnesses resources from laboratories in each discipline, including microfluidic flow cell development and non-invasive spectroscopy techniques (laboratory of Professor Jesse Greener, directeur) and isolates of northern biofilm-producing cyanobacteria from the Polar Collection of Cyanobacteria and associated live-culture methodologies (laboratory of Professor Warwick Vincent, co-directeur). Additional experiments are being undertaken at the Canadian Light Source to further characterize the biofilms. The ultimate aim is to produce a ‘smart instrument system’ that will automatically test the response of cyanobacteria toward a series of alterations in environment as well as make autonomous classifications of bacterial types using computer algorithms and adaptive acquisition parameters. The project involves a partnership with industry, including Canadian microfluidic company, FlowJEM Inc., with the specific goal of custom designed state-of-the-art microfluidic chips for in the emerging field of rapid environmental and bioanalytical assays.

Student:
Seyedeh Nazila Hosseini PhD student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Dr Younès Messaddeq
Project title:
Wireless microelectronic sensors to measure microorganisms growth in diverse environments
Project description:

This project proposes to develop the next generation version of the EcoChip, the Micro-EcoChip, which will leverage microelectronics and integrated circuit technology to achieve unprecedented levels of miniaturization giving access to extremely hard to reach location and drastically decreasing the environmental footprint of the system. The objective of this research project is to design and implement a micro-scale electronic chip to detect and measure microorganisms growth rate along with several environmental parameters in diverse environments. Growth rate will be measure using on chip electro-chemical impedance spectroscopy (EIS), which is a well-known, widespread and robust technique in this area. -This project consists of designing an integrated circuit to continuously assess growth rate of the microorganisms by measuring their real-time impedance through EIS, which is a highly sensitive and label-free method. One of the main challenge will be to design and fabricate a custom integrated circuit that will provide several functions in a single chip for monitoring the microorganism growth as well as the temperature, the pH, humidity, illumination, and CO2 level in a cold and remote environment. One of the main advantage of using an IC is a dramatic improvement of measurement accuracy using a custom integrated sensor design while decreasing the power consumption. Additionally, this IC will be adaptive, autonomous, provide high precision, be fast and inexpensive for high-volume production in comparison to the larger EcoChip electronic board. In fact, it is expected that the size of the EcoChip will be greatly decreased by implementing the bio-sensor array directly on the top of the chip, giving a final volume fitting within 1 cm^3, which represents a decrease of more than 1×10^6 times compared to the previous EcoChip prototype. This will allow to place the micro scale chip in much more diverse and hard to reach environments, like in northern regions and deserts for longer periods of time. Along the project, different micro-prototypes will be transferred to Northern research sites by the Professor Michel Allard’s team, Department of Geography, who is co-investigator in Project 3.2, and who is specialist of this area. In summary, the project goals are to design, fabricate, test and improve a micro-scale, adaptive, autonomous and high-precision chip.

Student:
Vahid Khojasteh Lazarjan PhD student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Dr Pierre Marquet
Project title:
Design and implementation of a wireless microsystem for diffuse optical spectroscopy in diverse environments
Project description:

This project aims to develop a wireless autonomous microsystem for performing diffuse multi-wavelength spectroscopy at microscale. The envisioned microsystem is adaptive, autonomous, and smart, which will enable deployment in a distributed fashion for label-free spectroscopic imaging of complex structures and diverse materials like human tissues, microorganisms, ice, snow, etc., in the field, over a long period. The extracted spectroscopy data will be passed to a mathematical model developed within the framework of project 2.4 to derive the sample optical properties for purposes of diagnostics. Designing such a system requires design and fabrication knowledge of CMOS microelectronics, optoelectronics, and MEMS, to benefit from a multi-technology approach. Additionally, it requires knowledge of physics, mathematics and related engineering softwares for modeling the data.

Having such a device to perform distributed spectroscopy within a miniature format will allow us for quantitative measurements of the local tissue composition and structure, as well as characterization of the involved metabolisms and neurochemicals. Indeed, passing multiple wavelengths through a biological tissue using such a microsystem will enable us to detect the early stages of the tissue histo-architecture alterations accompanying disease development, including cancer. A label-free optical spectroscopy techniques that utilize light ranging from the ultraviolet (UV: 380-740nm) to the infrared (Near Infrared (NIR): 740nm-3um, Mid-IR: 3um-50um, and FAR Infrared: 50um-1000um) ranges of the spectrum can help us to detect specific neurochemicals to find out about a variety of neurological and psychiatric disorders including epilepsy, schizophrenia, Parkinson’s disease, and Alzheimer’s dementia. The extracted data must be further analyzed and interpreted using mathematical reconstruction algorithms based on models describing light propagation in diffuse media.

The proposed project includes two main aspects, namely 1) multi-technology microsystem design to fabricate a microelectronic chip performing distributed multi-wavelength spectroscopy, and 2) analysis of the extracted data thanks to specific and novel mathematical models. Dr. Gosselin and Dr. Marquet will bring all the necessary expertise to supervise this innovative project and to conduct it to the most successful outcome.

Student:
Lia Rossi Perazza PhD student in molecular medicine
Supervisor:
Dr André Marette
Co-supervisor:
Dr Denis Boudreau
Project title:
Role of nitric oxide in the gut microbiome
Project description:

Obesity is an important health issue among indigenous populations in the Canadian north and has emerged as a consequence of a change in dietary intake from the ancestral to a more western-style diet. Several publications suggested that such modifications in dietary habits promote gut dysbiosis, an imbalance of the bacterial composition of the gut microbiota, which has been shown to affect intestinal barrier function causing an increase in intestinal permeability and lipopolysaccharide (LPS) in circulation, leading to a low-grade inflammatory and insulin resistance.

The Marette lab has shown in mice that addition of local northern fruits could prevent metabolic disturbances caused by a western-style high-fat diet (HFD), ameliorate gut dysbiosis and protect against the induction of inducible nitric oxide synthase (iNOS) in the colon. Indeed, one of the first signs of inflammation is the induction of iNOS, a well-established marker of M1 immune activation, in response to bacterial endotoxins, inflammatory cytokines and nutrient overload. iNOS generates the bacterio-toxic gas, nitric oxide (NO), at a high rate and for prolonged time periods. Work from the Marette lab has shown that mice lacking iNOS were protected from high-fat diet (HFD) and lipid-induced insulin resistance. Unpublished work from the lab showed that feeding a HFD for only 24 h led to whole body glucose intolerance and iNOS induction in liver, muscle and colon. Surprisingly, these effects were almost completely abolished in mice lacking the expression of iNOS (iNOS KO) which are protected from inflammation. Furthermore, iNOS KO mice also showed increased expression of factors implicated in gut barrier function. Since it has been shown that HFD leads to increase of iNOS expression in the colon the aim of the present study is to evaluate whether HFD induced iNOS expression is causally linked to a change in the gut microbiome in obesity, and whether this can be alleviated by arctic fruit polyphenols.

Student:
Béatrice Choi PhD student in molecular medicine
Supervisor:
André Marette
Co-supervisor:
Angelo Tremblay
Project title:
Persistent organic pollutants in the context of obesity: impacts on metabolism, gut microbiota and epigenome
Project description:

L’augmentation dramatique du nombre de personnes touchées par des désordres métaboliques, en grande partie associés à l’obésité, a entrainé le développement de différentes stratégies afin d’induire une perte de poids. Bien que les effets bénéfiques d’une perte de poids soient indéniables, un élément parfois oublié est le destin des molécules liposolubles qui se sont accumulées au cours des années dans le tissu adipeux, tels que les polluants organiques persistants (POP). Ces polluants sont présents partout dans l’environnement et les humains y sont tous exposés de façon quotidienne, mais la principale voie d’absorption est l’alimentation. Comme ceux-ci s’accumulent dans le tissu adipeux, les sources de contamination les plus importantes sont celles d’origine animale, surtout les poissons gras, tels que le saumon. Ces polluants peuvent avoir un impact sur la régulation de certaines hormones et le développement de plusieurs types de cancers en plus d’entrainer des complications métaboliques. En contexte de perte de poids, l’augmentation de la quantité de POP en circulation pourrait amplifier ces effets néfastes. De plus, il a été démontré que l’exposition aux POP avait un impact significatif sur l’intégrité du microbiote et que ces contaminants pouvaient aussi occasionner des changements épigénétiques, ce qui prédisposerait les générations futures à certains troubles métaboliques. Parallèlement, la supplémentation en probiotique ou en prébiotique peut amener des changements favorables dans les communautés microbiennes intestinales, ce qui peut avoir des répercussions positives sur le métabolisme, l’épigénome et sur plusieurs organes, tels que le foie. Mon projet de doctorat s’intéresse donc dans un premier temps à l’étude des différents effets qu’ont les POP sur le développement de l’obésité, le métabolisme, le microbiote intestinal ainsi que l’épigénétique. D’autre part, il a aussi pour objectif d’étudier si la consommation simultanée ou séparée d’un probiotique et d’un prébiotique dans ce contexte peut modifier ces effets.

Student:
Shadi Masoumi  PhD student in biophotonics
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Project title:
Neurological guidance system in humans
Project description:
Student:
Samuel Ferland PhD student in neurosciences
Supervisor:
Dr Yves De Koninck
Co-supervisor:
Dr Younes Messaddeq et Dr Martin Bernier
Project title:
Development of a new multifunction sensor for the chronic study of the spinal cord in vivo
Project description:

Les techniques d’investigation, de diagnostic et de suivi de la douleur chronique souffrent d’un manque cruel de progrès. Alors que les technologies pour sonder le cerveau connaissent un progrès fulgurant depuis l’avènement de l’optogénétique, les techniques pour sonder la moelle épinière demeurent rudimentaires. En effet, les technologies adaptées au cerveau ne fonctionnent pas pour l’étude de la moelle épinière étant donné sa mobilité et sa taille. De plus, l’implantation d’électrodes ou de fibres optiques directement dans la moelle produit des effets néfastes pour l’animal (paralysie, hypo/hypersensibilité). Récemment, il a été démontré par notre laboratoire qu’une fibre optique pouvait être implantée dans l’espace épidural pour stimuler ou inhiber les neurones de la moelle avec la lumière. De plus, le Centre d’optique, photonique et laser de l’Université Laval est une sommité mondiale dans la production de fibres optiques de tous genre pouvant accomplir des fonctions diverses. Celles-ci peuvent par exemple recueillir un signal optique à différent point sur leur longueur et sentir différent paramètres physiques et chimiques (température, déformation, pH, etc.). Ainsi, notre but est de produire un capteur multifonction permettant de sonder plusieurs paramètres de la moelle in vivo. Ces paramètres seraient mesurés en réponse à un stimulus douloureux ou dans des animaux en douleur chronique pour déterminer s’ils peuvent être utilisés comme biomarqueurs de la douleur. Ce capteur prendrait la forme d’un feuillet de fibres couvrant entièrement la partie dorsale de la moelle épinière sur une longueur de plusieurs segments spinaux. Il serait conçu avec comme objectif final son implantation chez des sujets humains. Si ce projet est mené à terme, il pourrait révolutionner les techniques de diagnostic et de suivi des patients atteints de douleur chronique en plus d’ouvrir de nouveaux horizons pour la recherche fondamentale sur la douleur.

Student:
Alexis Lebrun MSc student in biophotonics
Supervisor:
Dr Denis Boudreau
Co-supervisor:
Dr Olivier Barbier
Project title:
Development of a molecular sensor based on SERS spectroscopy to detect various bile acid derivatives in the gastrointestinal tract
Project description:

In Canada’s Northern populations, nutrition is targeted as an important cause of many cardiometabolic and mental diseases. Scientific evidence increasingly supports the conclusion that environmental factors, such as changes in diet, are at the origin of important disturbances in the intestinal microbiome which could potentially drive pathogenic mechanisms of cardiometabolic and mental diseases. Bile acids (BA) are generated from cholesterol in the liver, stored in the gallbladder and secreted in the intestine during meals. Since BA bioconversion is crucially dependent on the microbiota makeup, they are currently viewed as potential markers of microbiome disturbances. Furthermore, given that current analytical methods used to measure gut microbiota metabolites are costly and time-consuming procedures, alternate methods that rely on simpler and faster instrumentation are sought.
 
Raman spectroscopy is a non-destructive and label-free molecular identification technique that produces a highly specific spectrum with various bands correlated to molecular structure. Moreover, the enhanced detection sensitivity offered by Surface-Enhanced Raman spectroscopy (SERS) allows analyzing mixtures of related chemical species in a relatively short measurement time. Combining SERS with machine learning allows in some cases to increase detection and classification capabilities even further. The present project aims to develop a BA-selective sensor based on Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) to differentiate and classify BA in the gastrointestinal tract. 

Student:
Valérie Pineau-Noël MSc student in biophotonics
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Dr Paul De Koninck
Project title:
Zebrafish and microbiota: links with brain activity
Project description:

Imaging zebrafish and its calcium activity in the brain as well as imaging microbiota. Modify the microscope and set up the peripheral control system. Modify the microbiota to see the impact on the activity of the brain. Optimize imaging protocols.

Student:
Simon Tam PhD student in electrical engineering
Supervisor:
D Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Alexandre Campeau-Lecours
Project title:
Système myoélectrique intelligent de reconnaissance de gestes de la main pour contrôle intuitif et accessible de prothèse de main robotisée
Project description:

Allant de la préhension aux manipulations de haute précision, en passant par le langage non-verbal, les diverses fonctionnalités de la main humaine en font un outil unique et essentiel à nos activités quotidiennes. Il existe ainsi un grand vide à combler pour les personnes vivant avec une amputation chirurgicale ou congénitale. Pour pallier à cette perte de capacités, la conception de prothèses pose alors des défis d’ingénierie multiples afin de bien répondre aux besoins de ses utilisateurs. Il faut non seulement reproduire les fonctionnalités complexes de la main, mais aussi procurer une interface de contrôle intuitive et adaptée au patient.

Les prothèses myoélectriques offrent une solution faisant appel à l’électromyographie (EMG) de surface pour permettre le contrôle de la prothèse via la contraction des muscles du membre amputé. Le projet de recherche propose une méthode de contrôle par reconnaissance des intentions de l’utilisateur via électromyographie à haute-densité (HD-EMG) et apprentissage profond. Cette nouvelle approche se veut plus intuitive que l’offre commerciale et clinique actuelle en tirant profit des patrons de contraction des muscles utilisés pour la flexion et extension naturelle des doigts de la main pour commander la prothèse. Un capteur HD-EMG portatif est conçu sur mesure pour permettre une facilité d’usage accrue grâce à un dispositif unique intégrant toutes les électrodes nécessaires. De plus, l’approche par apprentissage profond utilise un réseau de neurones à convolution jouissant d’une robustesse inhérente au positionnement du capteur. Une stratégie d’entraînement du réseau par transfert de représentation est employée pour réduire le fardeau des données et le temps d’entraînement pour l’utilisateur final. Le résultat est un système myoélectrique confortable et performant qui s’installe et se calibre en quelques minutes seulement. Proposant une utilisation novatrice de l’intelligence artificielle dans un système portatif et personnalisé, l’objectif est de rétablir non seulement les capacités d’interaction, mais surtout la dextérité du membre amputé via un mode de contrôle plus intuitif, facile d’usage et robuste. Ainsi, on répond mieux aux besoins des patients amputés dont le taux d’acceptation des prothèses myoélectriques est bas, malgré les promesses technologiques.

Student:
Elahe Parham PhD student in biophotonics
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Project title:
Spectral analysis by artificial intelligence
Project description:
Student:
Jean-Philippe Langelier MSc student in physics
Supervisor:
Dr Simon Thibault
Co-supervisor:
Dr Florent Dominé
Project title:
Autonomous system that measures snow properties in northern Canada using polarization of light
Project description:

Les méthodes actuelles pour la caractérisation de la neige sont lentes et peu efficaces. De plus, elles ne permettent pas de mesurer les propriétés de la neige tout au long de l’année. L’intention de ce projet de maitrise est de développer un appareil utilisant la polarisation de la lumière pour pouvoir répondre à ces inconvénients. Les propriétés optiques de la neige sont la densité, le paramètre d’amplification de l’absorption, la fonction de phase des grains et la surface spécifique. Plusieurs études démontrent qu’il est possible de déterminer ces propriétés en regardant le transfert radiatif de la neige. Dans le cadre du projet, la principale propriété étudiée sera la surface spécifique. La méthode de la caractérisation de cette dernière reste à déterminer puisque le projet est encore en phase exploratoire, mais l’approche est simple. Suite au passage de la lumière dans la neige, une analyse en polarisation sera faite qui permettra de déterminer une ou plusieurs propriétés de la neige. Cet appareil sera conçu en collaboration avec Félix-Lévesque Desrosiers et sera constitué d’une diode laser, de polariseurs et de photodétecteurs.​

Student:
Supervisor:
Co-supervisor:
Project title:
Project description:
Student:
Quentin Mascret  PhD student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Dr Laurent Bouyer
Project title:
The internet of medical objects applied to ambulatory health care: intelligent closed loop prevention, detections and alerts
Project description:

Le projet consiste à créer un réseau de capteurs intelligent intégrant une multitude de capteurs interconnectés en étoile réalisant l’acquisition de différentes mesures physiologiques (électrocardiogramme (ECG), électromyographie de surface (sEMG), respiratoire et visuelle) et inertielles (détection de mouvement). La mesure de l’EEG se fera au travers d’un module qui prendra la forme de lunettes ou sous forme de bandeau d’électrodes. Le fait de recueillir toutes ces signaux physiologiques et comportementalistes permettront de statuer sur les signes vitaux et d’avoir un historique sur des potentiels risques suite à des dégradations de ces derniers. L’ensemble des capteurs communiquera par protocole Bluetooth 5 avec un cryptage en AES 128 bits pour assurer la confidentialité des données médicales vers une station réceptrice (où le traitement et les alertes seront opérés). De plus, un principe novateur basé sur la Blockchain sera intégré. Il s’agit de protéger les données sensibles des patients en les partageant de manière cryptée à plusieurs ordinateurs pour éviter les falsifications, le piratage ou la lecture erronée.  Enfin, des couches d’apprentissage machines et profonds seront utilisés pour réaliser des modèles d’intelligence artificielle. Ces modèles seront adaptés à l’application souhaité. Les modèles intelligents se voudront aussi généraliste puis personnalisable à l’application au cours du temps (il faudra néanmoins vérifier que la généralisation est possible. Dans le cas échéant, il sera adapté à l’individu).    

Student:
Karim Ouazaa MSc student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Dr Younès Messaddeq
Project title:
The EcoChip: A wireless multisensor platform for comprehensive environmental Monitoring
Project description:

The EcoChip is being developed in the course of the Sentinel North sub-project 3.2 -Comprehensive environmental monitoring and valorisation: From molecules to microorganisms. The EcoChip has been jointly developed and validated in the laboratory by our multidisciplinary team, and utilized to collect bioenvironmental data in the field from the northern soils and ecosystems of Kuujjuarapik (2017) and Puvirnituq (2018), during two expeditions. We are currently working toward the development of a commercial version. We believe the EcoChip will fill the gap in the field of bioremediation and global bio-environmental monitoring, which both may represent major markets. The technology has reached a development stage that justified recently filing a provisional patent application. We are now seeking industrial partners that could use this technology in commercial applications. The EcoChip is a new autonomous wireless sensor platform intended for culturing and monitoring the growth of microorganisms and their environmental conditions in situ, in harsh environments, such as in northern climates. This platform includes a layered multiwell plate that allows the growth of single strain microorganisms, within a well of the plate, isolated from environmental samples from northern habitats. It can be deployed in the field for continuous monitoring of microbial growth within 96 individual wells through a multichannel electro-chemical impedance (EIS) monitoring circuit. The EIS monitoring system uses high performance off-the-shelf electronic components, presents low excitation voltage signal not to harm the cells and has a calibration network for high-precision. Additional sensors are provided for measuring environmental parameters such as luminosity, humidity, and temperature. The embedded electronic board is equipped with flash memory to store sensor data over long periods of time, as well as with a low-power micro-controller, and a power management unit to control and supply all electronic building blocks. When a receiver is located within the transmission range of the EcoChip, a low-power wireless transceiver allows transmission of sensor data stored in the flash memory. The performance of the system was successfully measured in vitro in a laboratory setting. The EcoChip can perform EIS analyses over an excitation frequency range of 750 Hz to 10 kHz with an accuracy of 2.35%. The complete system presents an average power consumption of 114.6 mW in normal operating mode and of only 0.14 mW in sleep mode.

Student:
Mathieu Lamarre MSc student in chemistry
Supervisor:
Dr Denis Boudreau
Co-supervisor:
Project title:
Development of anti-fouling surfaces for detection of biomarker of interest
Project description:

The sensors developed for the measurement of biomolecules are, for the most part, intended to be used in complex matrices that contain a large amount of information, but also a lot of biological components that are undesirable for detection. Indeed, proteins and cells, to name only these, contribute to what is called non-specific adhesion. This phenomenon causes several problems of inaccuracy and durability of a sensor because it persists and amplifies over time if no action is taken to stop it.

Surface chemistry allows us to exploit a concept called antifouling that defines the ability to minimize or eliminate non-specific adhesion in a biological environment. It is mainly to incorporate one or more types of anti-fouling molecule and a sensor molecule in a ratio to 1) maximize sensitivity and 2) minimize non-specific adhesion.

The first application for which these surfaces are developed is the detection of prostate cancer in human blood serum. Detection is possible using localized surface plasmon resonance (LSPR) combining the sensitivity and selectivity of metallic nanoarchitectures decorated with an anti-fouling polymer and a tumor associated carbohydrate antigen. This sensor, synthesized in the laboratory, makes it possible to detect the presence of an antibody expressed by the immune system from early cells mutations of the prostate during cancerogenesis. Finally, the development of these surfaces is made to be suitable to several substrates (glass, paper, etc.) and for different sensors. Indeed, for other target, the surfaces remain simply invariable except for the sensor structure which comprises a spacer whose one end can be modified via chemical coupling reactions. This is what will be done in the evelopment of surfaces for the detection of another antibody, but this time to detect Lyme disease, which has become alarming in North America.

Student:
Mohamad Feshki PhD student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Dr Yves De Koninck
Project title:
Development of an Optimized Fiber Photometry Platform for Behaving Animals
Project description:

The main purpose of the project is devoted to the development of reconsidered fiber photometry platform from neuroscience to electronics aspects. Fluorescence photometry is a powerful technique for measuring the activity of the neurons in the brain using high-sensitivity laboratory apparatus which helps researchers to learn about brain function. Such a brain implantable wireless device can record freely moving laboratory animals neurocircuits with a minimum amount of noise and a high dynamic range. In the meanwhile, there would be lots of experimental consideration which affects imaging techniques, electronics and photonics designs of the platform.

Completed projects

Student:
Arnaud Mercier Undergraduate student in physical engineering
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Project title:
Programming an effective 3D visualization system for volumetric imaging
Project description:

When an entire mouse brain is imaged with micron resolution, the resulting dataset can be greater than 1TB. Even highly performing computers rarely have over 100GB of RAM, and therefore, just opening and viewing large volumetric datasets can be extremely difficult. With the immense potential in actually analyzing entire brain volume information it is imperative that solutions for investigating these large datasets on regular lab computers are developed. To this end, three main programs were implemented: 1) A stiching and formatting function to merge the raw image files into a singular volumetric dataset for use in open-source visualization softwares, mainly allowing 3D visualization. 2) A segmentation algorithm that allowed for cell counting and cell localization within the large volumetric dataset. 3) A vectorization program that took the segmented information and created light-weight visualization volumes using only 3D vector based information – decreasing the original volume size by 1000000x. The implementation of these programs will allow researchers to quickly view and analyze cell counts from large 3D brain volumes on virtually any lab computer.

Résumé :

Déterminer une stratégie pour la visualisation 3D basé sur la vectorisation :

L’étudiant doit explorer les différentes solutions disponibles afin de visualiser de grandes quantités de données dans un format 3D. La technique choisi doit être facile d’utilisation et l’étudiant devra bien documenter le logiciel. Les images volumétriques de grandes tailles pourront donc être analysées visuellement de façon efficace.

Programmer un système de segmentation 3D et de vectorisation et valider les performances :

Afin de procédé à une analyse quantitative des images volumétriques, l’étudiant doit programmer une routine de segmentation et de comptage des différents éléments d’intérêts. Il est important de pouvoir mesurer les performances de la routine de segmentation par rapport à une référence.

Programmer système de lectures des données HDF5 :

Les images volumétriques sont enregistrées dans un format HDF5 optimisant leur stockage. L’étudiant doit créer des routines permettant de lire et d’écrire des données de façon efficace dans un fichier HDF5. La routine doit être simple et doit pouvoir être utilisé par tous les autres membres du groupe.

Programmer des tests de performances et des Tests Unitaires pour l’ensemble du code :

Toutes les routines doivent être robustes afin de prolonger leur utilisation dans le groupe de recherche. Chacune d’entre elle doivent faire l’objet de tests de performances et de tests unitaires.

Utiliser GitHub et fournir de l’information continu par les messages de Commit et Pull Request :

Toutes les routines et les programmes doivent faire partir de l’écosystème GitHub afin de faciliter l’utilisation de ces outils par tous les autres membres du groupe. L’étudiant doit utiliser les fonctions spécifiques de GitHub pour éviter les conflits de versions.

Student:
Cédric Vallée MSc student in physics
Supervisor:
Dr Simon Thibault
Co-supervisor:
Dr Frans Snik
Project title:
Mesure et analyse des turbulences atmosphériques résiduelles en haute altitude à l'aide des données de déformation de front d'onde aux bas ordres.
Project description:

Dans le cadre du projet HiCIBaS (High-Contrast Imaging Balloon System), un télescope de 14 pouces muni d’un capteur de front d’onde et d’un miroir déformable est envoyé à 35Km d’altitude afin de tester notamment le fonctionnement d’un miroir déformable de type MEMS (Microelectromechanical systems), de caméras Nüvü et d’autres instruments dans des conditions similaires aux conditions spatiales. Outre mesure, le projet a pour but scientifique d’obtenir les données du LOWFS (Low Order Wavefront Sensor) embarqué dans le ballon HiCIBaS et d’en extraire une mesure des turbulences atmosphériques en haute altitude. Les charges du projet de maîtrise sont de designer et développer le logiciel de communication et d’asservissement des sous-systèmes, définir les requis de l’ordinateur de bord et le designer. Les charges incluent également de développer les logiciels de réduction et d’analyse des données qui seront utilisés après le vol. L’interface de communication utilisera le réseau fourni par l’agence spatiale canadienne afin de communiquer avec le sol. Le logiciel embarqué sera apte à contrôler les sous-systèmes de façon autonome et utilisera un système de gestion de base de données afin d’assurer une cohérence chronologique des données nécessaire pour différencier des données aberrantes provenant du système. La mesure des turbulences sera effectuée en décomposant les aberrations du front d’onde avec la statistique phénoménologique de Kolmogorov.

Student:
Ludovick Bégin Undergraduate student in physical engineering
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Project title:
System programming
Project description:

Programmer un système d’acquisition avec tests unitaires en Python pour un microscope.
Programmer le contrôle angulaire et longitudinale du microscope en utilisant les cartes d’aquisitions National Instruments.
Programmer la reconstruction de l’image 2D en temps réel ainsi qu’un mode d’imagerie calcique.
Utiliser le système Qt pour l’interface graphique.

Student:
Mehdi Noormohammadi Khiarak PhD student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Dr Yves De Koninck
Project title:
Wireless Optoelectronic Interface Enabling Brain Fiber Photometry in live animals
Project description:

Fiber biophotometry is one of the most effective technique to monitor specific cell types through Ca2+ fluorescence sensing in live animals. This approach consists of delivering excitation light to brain tissue and retrieving the Ca2+ fluorescence signal through a multimode implantable optical fiber. Existing techniques are extensively used with anesthetized laboratory mice, but they are impractical to conduct in-vivo experiments with freely moving laboratory animals, a milestone in neuroscience. The main objective of this project is to develop a novel low-power, lightweight and minimally invasive wireless optoelectronic neural interface device enabling chronic brain fiber photometry in freely moving laboratory mice (Fig.1). The proposed optoelectronic microsystem involves a custom CMOS system-on-a-chip (SOC) enclosed within a head-mountable mini-scope system including different micro-lenses and dichroic filters, and an implantable optical fiber to deliver excitation light and to retrieve the fluorescence brain activity signal. The custom CMOS integrated circuit includes a novel high-sensitivity lock-in amplifier along with a new mixed-mode detection scheme [1] that allow the system to work at ultra low power and to detect extremely low fluorescence input power levels. To achieve small size, low weight, and ultra low power consumption, the custom CMOS chip leverages on-chip integrated photo detectors [2,3], a low-noise analog front-end circuit, and a novel lock-in detection approach. A 230-μm-by-180-μm micro-LED is coupled with a drum lens and enclosed within the mini-scope to provide a miniature light source (Fig. 1). The micro-LED is mounted on a small rigid PCB using a flip-chip bonding machine. An emission photoresist color filter is spin-coated on the bare CMOS chip in a clean room at ULAVAL to retrieve the fluorescence signal through very compact on-chip spectral filtering.

An important aspect of this project consists of manufacturing all these components separately through CMC or at one of ULAVAL’s nanofabrication facility and integrating them in Prof. Gosselin’s laboratory. The SoC, the optical filters, the lenses and the implantable fiber are all integrated within a lightweight and compact 3D printed enclosure that can be mounted on the head of a small laboratory mouse for providing a bidirectional interface with its brain cells, through a single optical fiber.

Student:
Roxane Thériault Undergraduate student in mathematics and physics
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Project title:
Development of a Raman imaging system for neurosurgical and epidural injection optical guidance
Project description:

Raman spectroscopy has been used in the past for many biological applications including: differentiating cancerous from non-cancerous tissue, differentiating brain regions based on their molecular constituents and even differentiating tissue types along the trajectory of needles into the spinal cord to assure proper epidural injections.
In the laboratory of Dr. Côté, we are very interested in the use of Raman spectroscopy to improve surgical guidance by providing normally non-visible information. In our current technologies, we focus mainly on fiber optics which allow us to perform distal tissue information using white light spectroscopy and coherent-Raman spectroscopy, however, we would like to explore the ability of a spontaneous Raman system to perform concurrent imaging and spectroscopy (hyperspectral imaging).

During the project, the student will:

  • In MATLAB, write the small application to control the Raman camera to set the acquisition times and to acquire spectra, using their free driver suite.
  • Create widefield Raman microscope using optical components and tunable laser. Acquire reflectance and fluorescence images to begin;
  • Acquire a spectra of a pure compound by tuning the laser and summing the entire detector. Ie. Tylenol
  • Acquire a hyperspectral image of white and grey matter
Student:
Sébastien Lacroix Postdoctoral student in nutrition
Supervisor:
Dr Vincenzo Di Marzo
Co-supervisor:
Dr André Marette
Project title:
Influence of dietary habits on the intestinal microbiome axis - endocannabinoidome and metabolic and mental health
Project description:

La composition du microbiome intestinal est influencée par de nombreux paramètres dont le stade de vie, le génome de l’hôte, l’état de santé et les habitudes alimentaires, générant ainsi une grande variabilité interindividuelle (Falony et al 2016). Les nutriments ingérés, la composition du microbiome ainsi que les métabolites issus de celui-ci ont la capacité d’influencer la physiologie de l’hôte et constituent l’axe hôte-microbiome (Singh et al. 2017).

Les mécanismes précis permettant au microbiome de moduler la physiologie de l’hôte demeure à élucider, mais le système endocannabinoidien (EC) pourrait en être un des médiateurs. Le système EC inclut des effecteurs lipidiques endogènes (l’anandamide [AEA] et le 2-arachidonoylglycerol [2-AG]) dérivés des oméga-6 PUFA ainsi que des analogues (N-oleoylethanolamine [OEA] and N-palmitoylethanolamine [PEA]). Les récepteurs CB1 et CB2 complètent le système EC qui contrôle des fonctions nerveuses centrales, digestives, immunitaires, inflammatoires, métaboliques et hédoniques. Un débalancement dans l’activité du système EC a été observé dans l’obésité et le diabète, ainsi que dans les troubles du bien-être et de santé mentale (Silvestri et al. 2013, Cani et al. 2016).

L’uniformisation récente de l’offre alimentaire mondiale touche particulièrement les populations indigènes par une diminution de la disponibilité d’aliments traditionnels et/ou des modifications de leurs compositions. Ceci s’observe entre autres dans les populations du Nord canadien par une diminution de l’apport en PUFA oméga-3, en fibres et en phyto-éléments (Leung 2016); tous connus pour influencer la composition du microbiote et normaliser le système EC chez la souris (Muccioli et al. 2010, Cani et al. 2016, Anhe et al. 2016).

Contrairement à l’effet spécifique de ces nutriments, l’influence précise des changements d’habitudes alimentaires globales sur l’axe microbiome-EC ainsi que leurs impacts sur la santé cardiométaboliques (CM) et mentale demeurent insondé. Le présent projet propose de sonder ces relations ainsi que d’explorer le rôle médiateur de variables telles l’âge, le sexe et les paramètres anthropométriques, par exemple, sur celles-ci.

Nous émettons l’hypothèse qu’une adaptation inadéquate de l’axe microbiome-EC face à l’environnement moderne augmente les risques de maladies CM (Hansen et al. 2015) et mentales (Rogers et al. 2016) qui sont observées de façon disproportionnée chez les populations du Nord canadien.
Nous avons donc comme objectifs 1) de caractériser les relations entre les habitudes alimentaires, l’axe microbiome-EC et le statut métabolique et mental d’une population québécoise, 2) de comparer ces relations à celles obtenues chez une population du Nord canadien et 3) d’identifier les variables prédictives de ces relations. À terme, ces prédicteurs pourraient servir de marqueurs sentinelles des impacts CM et mentaux engendrés par les transitions environnementales et nutritionnelles du Nord canadien.

Student:
Valérie Pineau-Noël Undergraduate student in biochemistry
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Dr Paul De Koninck
Project title:
Implementation of zebrafish imaging protocols and rapid volumetric imaging
Project description:

Contexte : Notre compréhension du cerveau passe par l’obtention de la topologie des réseaux de neurones qui le compose. Ce réseau de neurones, pour être étudié, doit être imagé avec des techniques rapides, à haute résolution spatiale et temporelle, avec sectionnement optique pour permettre la reconstruction tridimensionnelle de son activité.

Une nouvelle technique de microscopie rapide 3D, appelée la microscopie HiLo, permet d’obtenir du sectionnement optique dans un système de type grand-champ à l’aide de deux images. Un système sera mis en place dans le groupe du Dr. Côté cet été, et Valérie de concert avec l’étudiant, mettra en place les protocoles pour faire l’imagerie du poisson zèbre. Ainsi, un système de microscopie HiLo rapide avec balayage en Z sera construit pour faire l’imagerie de l’activité du cerveau du poisson-zèbre. Le système pourra obtenir des volumes au taux de 50 volumes par seconde, suffisant pour résoudre l’activité calcique des neurones.

Student:
Félix Lévesque-Desrosiers MSc student in physics
Supervisor:
Dr Simon Thibault
Co-supervisor:
Dr Florent Dominé
Project title:
On the autonomous optical measurement of snow density
Project description:

Les méthodes utilisées pour mesurer les propriétés de la neige sont actuellement lentes et demandent plusieurs manipulations ce qui ne permet pas de mesurer ces propriétés tout au long de l’année. Mon projet de maîtrise porte sur le développement d’un appareil mesurant automatiquement les propriétés optiques de la neige. Comme la neige est composée de glace et d’air, deux matériaux transparents, il est possible d’utiliser des méthodes optiques pour la caractériser. Les propriétés optiques de la neige sont la densité et la teneur en impuretés de celle-ci ainsi que la surface spécifique, le paramètre d’amplification de l’absorption et la fonction de phase des grains qui la compose. Toutes ces propriétés influencent le parcours des photons dans le milieu hautement diffusant qu’est la neige. Cet appareil sera constitué d’une diode laser modulée en intensité et de photodétecteurs. L’objectif est d’observer le transfert radiatif dans la neige afin d’en faire l’inversion pour retrouver les propriétés de la neige. Les études précédentes sur l’albédo et la transmittance de la neige démontrent qu’il est impossible d’isoler toutes les propriétés de la neige en utilisant uniquement ses deux propriétés optiques apparentes de la couverture de neige. Il est ainsi nécessaire de développer une autre méthode de mesure permettant de retrouver ces propriétés optiques de la neige. La principale innovation de ce projet est l’ajout d’une dimension temporelle qui permet d’obtenir davantage d’informations permettant de faire l’inversion sur toutes les propriétés optiques de la neige. Puisque la lumière voyage plus lentement dans la glace que dans l’air, il est attendu que la réponse temporelle du milieu varie avec les différentes propriétés optiques de la neige. Le projet est actuellement en phase exploratoire. Afin d’avoir le contrôle sur les propriétés optiques de la neige, des grains de forme variés sont importés dans un logiciel de tracé de rayons qui permet de simuler le parcours de la lumière dans n’importe quel milieu et qui permet, par son réalisme de retrouver le temps de propagation d’un rayon contrairement aux modèles de transferts radiatifs habituellement utilisés. À l’aide de nombreuses simulations pour différents paramètres, il sera possible de construire une base de données de temps de parcours et il suffira ensuite d’interpoler les résultats obtenus sur le terrain avec les données simulées.

Student:
Damon DePaoli PhD student in biophotonics
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Dr Martin Parent
Project title:
Tissue identification by fibered device for optical guidance of electrode implantation during a deep brain stimulation operation for the treatment of Parkinson's disease
Project description:

Au cours des 25 dernières années, la stimulation cérébrale profonde (DBS) est devenue un traitement chirurgical mondial pour la maladie de Parkinson, ainsi que de nombreuses autres maladies neurologiques. Bien que les interventions chirurgicales puissent être différentes entre les hôpitaux, l’efficacité du DBS dépend fortement de la capacité de l’électrode stimulante à être placée précisément dans une petite zone spécifique du cerveau. La création de techniques de guidage optique qui peuvent améliorer le ciblage des structures cérébrales profondes pendant l’implantation, sans causer de préjudices supplémentaires, est donc fortement requise. Compte tenu de ce problème, nous concevons un dispositif optique fibrée abordable et suffisamment petit pour être placé dans la partie creuse des électrodes SCP commercialement disponibles et capable de mesurer des informations biologiques à partir des tissus environnants. Nous utilisons de multiples nouvelles modalités optiques, y compris l’utilisation d’une spectroscopie de réflectance et d’une spectroscopie Raman cohérente pour détecter à la fois les propriétés moléculaires et optiques des tissus proximaux. En raison de la compacité de la sonde et de sa robustesse, il pourrait bientôt remplacer le stylet de l’électrode actuelle pendant sa descente dans le cerveau pour fournir des informations jusqu’à présent inaccessibles au chirurgien. Non seulement nos expériences préliminaires ont montré la capacité de localiser la structure cérébrale ciblée lors des opérations de SCP pour le Parkinson, soit le noyau sous-thalamique, mais aussi nous avons montré qu’il peut fournir une détection des vaisseaux sanguins lors de la chirurgie. Cela signifie que nous pourrions efficacement éradiquer les hémorragies intra-opératoires qui ont actuellement un taux d’occurrence de 2%, tout en améliorant le succès du traitement de la maladie de Parkinson. L’objectif final de cet appareil sophistiqué sera d’utiliser les données acquises à partir des deux modalités en temps réel, pendant l’implantation de l’électrode DBS, pour augmenter la sécurité et la précision de la procédure chirurgicale.

Student:
Victor Azzi MSc student in biophotonics
Supervisor:
Dr André Marette
Co-supervisor:
Dr Denis Boudreau
Project title:
Optical probes for molecular detection in the gastrointestinal tract of murine models
Project description:

L’obésité et les maladies cardiométaboliques sont progressivement en train de devenir un problème de santé publique à travers le monde. Il est présentement proposé que l’augmentation de ces désordres est due à divers facteurs environnementaux qui génèrent des changements importants du microbiote intestinal. L’analyse de celui-ci est traditionnellement réalisée à posteriori sur des selles, ce qui requiert du personnel hautement qualifié de même que des procédures longues et dispendieuses. L’objectif de ce projet est de concevoir un capteur optique qui, une fois implanté dans l’intestin d’un modèle animal, permettra de détecter en temps réel des molécules clé dérivées du microbiome.

Student:
Dallon Munden Undergraduate student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Project title:
Artificial intelligence for tissue classification
Project description:

Create an artificial intelligence-based system to classify Raman spectra and tissue. Perform classification and compare with previous results. Identify best performing techniques. Extend to image analysis the various AI-based strategies.

Student:
Ludovick Bégin Undergraduate student in physical engineering
Supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Co-supervisor:
Project title:
Artificial intelligence: quantify images and parameters affecting them
Project description:

Make a system of automatic segmentation of neural images. Use the analysis results to identify critical parameters in the optimization of virus production. Integrate the results into the database system.

Student:
Gabriel Lachance MSc student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Sophie LaRochelle
Co-supervisor:
Dr Warwick F. Vincent
Project title:
Underwater Light Detection System in Freshwater Lakes of the Canadian Arctic
Project description:

Il s’agit de concevoir un instrument permettant de mesurer la lumière disponible pour les organismes vivants en fonction de la profondeur et de la saison dans les lacs nordiques canadiens. L’instrument proposé fera la collection de la lumière à l’aide de plusieurs fibres optiques à large cœur. La lumière sera ensuite mesurée et analysée à un contrôleur central. En plus de la détection de luminosité sous-marine, il est prévu de faire l’analyse spectrale du signal. Idéalement, le prototype final devra faire les mesures de façon autonome pendant une année.

Student:
Guillaume Bilodeau PhD student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Dr Christian Éthier
Project title:
Wireless electro-optic headstage for optogenetics and multimodal electrophysiology in parallel
Project description:

Les maladies du cerveau sont de plus en plus présentes de nos jours. Il est devenu impératif de faire avancer les technologies permettant d’étudier le cerveau et ses maladies associées. L’arrivé de nouvelles technologies permettant de mieux comprendre comment le cerveau fonctionne et surtout comment il gère l’information représente le future dans ce domaine. Les nouveaux appareils d’enregistrement électrophysiologique multicanal et de stimulation cérébrale sont très en demande pour étudier le fonctionnement des microcircuits cérébraux [1], car les protocoles expérimentaux exigent typiquement de stimuler des régions pour en étudier l’effet. L’optogénétique est une nouvelle approche qui permet de stimuler des groupes de neurones dans de petits animaux de laboratoire transgéniques à l’aide de lumière guidée par des fibre optiques. Cette approche permet une meilleure précision de stimulation, donc une meilleure observation du rôle des neurones dans des grands réseaux biologiques. Les systèmes réalisés au Laboratoire de recherche sur les microsystèmes biomédicaux de l’Université Laval (LMBio-UL) sont parmi les premiers systèmes permettant de combiner l’enregistrement électrophysiologique multicanal avec la stimulation optogénétique dans un seul et même système miniaturisé utilisant un lien de communication sans-fil [2]. Ces systèmes révolutionnaires permettent d’étudier le cerveau de petits animaux en mouvement libre, ce qui est pratiquement impossible à faire avec des systèmes connectés par des fils. Ces systèmes permettront un jour de recréer artificiellement des connexions endommagées dans le cerveau en appliquant une rétroaction en boucle fermée entre la stimulation et les signaux enregistrés. Par ailleurs, l’approche en boucle fermée permettrait à court terme de faire la lumière sur plusieurs maladies du cerveau et éventuellement de développer de meilleurs traitements. Des systèmes en boucle fermée ont été conçus au LMBio-UL [3]. Ces systèmes permettent d’enregistrer et de traiter les données neuronales en temps réel afin de contrôler les neurones par stimulation optogénétique. Des stratégies en boucle fermée simplifiées ont été testées pour le moment.

Mon projet de doctorat consistera à réaliser de nouvelles stratégies de traitement de données innovantes et des algorithmes d’intelligence artificielle très performants afin de fermer la boucle à l’aide des données enregistrées directement par un dispositif et de la stimulation optogénétique. Le but est d’intégrer des algorithmes intelligents qui permettront d’activer la stimulation optogénétique en temps réel, en fonction de l’information reçue sur les nombreux canaux d’enregistrement d’un capteur.

Les systèmes actuels présentent encore plusieurs limitations. Particulièrement, les systèmes sans-fil avec traitement de signal embarqué présentent des modèles d’analyse des signaux simples et s’appliquent sur un seul canal d’observation/stimulation comme pour le système montré cet article [3]. Par ailleurs, les systèmes qui utilisent des modèles plus complexes et présentent plusieurs canaux utilisent souvent un ordinateur pour traiter les données enregistrées et les analyser [4]. Cette méthode est problématique puisqu’elle induit une latence entre l’enregistrement et la stimulation qui empêche l’approche en boucle fermée. Cette latence est critique lorsqu’on veut étudier le cerveau à l’aide de la boucle fermée ou même recréer des connexions neuronales perdues dans le cerveau. Une partie importante du projet consistera à développer un microsystème permettant l’application de modèles complexes sur plusieurs canaux d’enregistrement en parallèle, et permettant le contrôle de la stimulation optogénétique en boucle fermée. Les modèles appliqués devront être adaptable pour permettre à l’appareil d’être utilisé par plusieurs chercheurs en neuroscience qui auront différentes expériences à mener.

Pour commencer le projet, une revue des différents algorithmes d’intelligence artificielle devra être fait pour déterminer les solutions disponibles pouvant s’appliquer à une interface cerveau machine comme celle décrite plus haut. Par la suite, ces algorithmes devront être testés sur ordinateur pour déterminer les performances de chacun et ainsi choisir le plus appropriée. La solution choisie pourra alors être implémentée sur FPGA afin de la tester sur une plateforme matérielle. L’algorithme sur FPGA pourra être ajouté à une plateforme permettant l’enregistrement électrophysiologique et la stimulation optogénétique sur plusieurs canaux sans-fil. Alors, il sera possible de tester le tout sur de petits rongeurs libre de mouvement et donc de confirmer la fonctionnalité de l’algorithme choisi. Finalement, dans le but de réduire le plus possible la consommation et la taille du système, une puce électronique en technologie.

Student:
Karim Bouzid MSc student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Project title:
EcoChip 2: a new generation of autonomous bio-environmental platforms to measure the impact of global warming
Project description:

Au cours des dernières décennies, les médias et les chercheurs ont accordé une attention particulière aux changements climatiques, à l’environnement et à sa modélisation. Mesurer l’impact du changement climatique de manière quantitative reste, à ce jour, un défi de taille. Néanmoins, il a été démontré que l’étude des microorganismes qui se développent dans un environnement donné constitue un moyen efficace d’évaluer les impacts du changement climatique sur cet environnement particulier [1]. Le problème avec cette méthode est que les microorganismes qui persistent là où les changements climatiques sont prédominants, comme dans les zones les plus septentrionales, ne sont pas bien connus [2]. Pour résoudre ce problème, il faut renforcer les connaissances collectives relatives aux communautés de microorganismes et au métabolisme. Le programme Sentinelle Nord à l’Université Laval s’appuie sur plus d’un demi-siècle de recherches sur le nord pour développer de nouvelles technologies innovantes et améliorer notre compréhension de l’environnement nordique et de son impact sur l’homme et sa santé. L’un des principaux objectifs est de surveiller, comprendre et valoriser les microorganismes et les molécules dans le nord canadien. Pour ce faire, notre équipe a conçu l’EcoChip [3], une nouvelle technologie qui permettant d’identifier les microorganismes qui serviront d’indicateurs des changements environnementaux à travers un gradient de régions septentrionales actuellement sous l’influence du réchauffement climatique, des interventions humaines et de la présence de contaminants. Cette technologie innovante permet également de trouver et caractériser des molécules capables de prospérer dans des environnements extrêmes qui pourraient présenter un intérêt pour les technologies industrielles et biologiques. 

Ce projet porte sur la conception de la nouvelle génération d’EcoChips. L’EcoChip est une plateforme de détection autonome destinée à la culture et au suivi de la croissance des microorganismes et de leurs conditions environnementales in situ, dans des environnements difficiles, notamment dans les climats nordiques. L’EcoChip comprend une plaque multicellulaire en couches qui permet la croissance de microorganismes à souche unique, dans des puits, isolés à partir d’échantillons environnementaux provenant d’habitats du Nord. Il peut être déployé sur le terrain pour une surveillance continue de la croissance microbienne dans 96 puits individuels via un circuit de surveillance par impédance électrochimique (EIS) multicanal. Des capteurs supplémentaires sont permettent de mesurer des paramètres environnementaux tels que la luminosité, l’humidité et la température. Une mémoire embarquée permet de stocker les données des capteurs sur de longues périodes alors qu’un microcontrôleur éco-énergétique permet de contrôler et alimenter tous les composants électroniques. Les performances du premier prototype mesurées en laboratoire montre que le prototype peut effectuer des analyses EIS à une fréquence d’excitation fixe de 1 kHz avec une précision de 5% et qu’il présente une consommation moyenne de 114.6 mW en mode de fonctionnement normal / 0.14 mW en mode veille. 

Ce projet consiste à concevoir l’Ecochip 2, une nouvelle plateforme de détection autonome qui améliorera en tout point le prototype précédent. Grâce à un nouveau boitier étanche fait sur mesure et une nouvelle stratégie de surveillance par spectroscopie EIS, l’EcoChip 2 permettra de surveiller et de reconnaître la signature environnementale de microorganismes dans leurs milieux naturels difficilement accessibles pendant des périodes prolongées. L’EcoChip 2 sera équipé d’un système de spectroscopie EIS à haute précision permettant de tracer le spectre d’impédance de microorganismes, sur une large plage de fréquence allant de 1 Hz à 10 kHz, pour une précision de moins 0.5%. La spectroscopie EIS permettra de mesurer le taux de croissance et d’identifier les microorganismes in situ. Plusieurs capteurs permettant de mesurer les paramètres des sols et de l’atmosphère seront également incorporés dans l’EcoChip 2, dont un capteur de phosphate et de méthane. L’EcoChip 2 sera testé à l’Université Laval et validé lors d’expéditions dans le Grand Nord par l’entremise du programme Sentinelle Nord. 

Student:
Mireille Quémener MSc student in physics
Supervisor:
Dr Simon Thibault
Co-supervisor:
Dr Daniel C. Côté
Project title:
Conception, fabrication and characterization of a GRIN-Axicon for a multi-photon microscopy application
Project description:

Les avancées technologiques concernant la microscopie ont permis la création d’une grande variété de systèmes optiques dédiés à l’investigation du comportement dynamique des cellules in vivo. Certaines approches prennent avantage des impulsions lasers brèves et intenses, comme c’est le cas de la microscopie par fluorescence à deux photons. Pour les applications en neuroscience, le défi réside dans l’observation des interactions entre des neurones marqués d’un fluorophore qui sont situées à différentes profondeurs dans le tissu. Afin d’y arriver, il est nécessaire de balayer l’échantillon sur plusieurs plans transverses pour couvrir entièrement son volume. Puisque cette procédure diminue la résolution temporelle, il a été proposé d’augmenter la profondeur de champ du microscope afin de minimiser le nombre de balayages à effectuer. L’axicon réfractif, soit une lentille de forme conique, est un élément optique permettant de produire une ligne focale grâce à un faisceau Bessel. La profondeur de champ peut donc être augmentée jusqu’à 1 mm, tout en conservant une résolution spatiale de l’ordre du micron. Cependant, l’axicon est difficile à fabriquer et possède généralement des défauts sur la pointe du cône, dégradant ainsi la qualité de la composante.



En vue de remplacer l’axicon par une autre composante optique dont la fabrication n’entraîne pas de défauts, il a été envisagé d’utiliser une lentille à gradient d’indice (GRIN-Axicon). Des études menées par E. Marchand puis par R. M. Gonzalez ont prouvé le concept, mais les solutions proposées sont approximatives et leur analyse est limitée. Le GRIN-Axicon pour remplacer l’axicon standard a ensuite fait l’objet de travaux dans les laboratoires du Prof. Simon Thibault. Des simulations ont montré que cette composante optique couplée à une lentille a le potentiel de produire un faisceau de bonne qualité. Toutefois, les tests expérimentaux ont été très brefs et il est nécessaire d’investiguer davantage le comportement du GRIN-Axicon en laboratoire. L’objectif du projet de maîtrise est donc de concevoir et fabriquer un GRIN-Axicon pour une application en microscopie multi-photonique. Le processus de fabrication sera optimisé en vue de créer une composante de qualité possédant un coût compétitif. 

Student:
Mohamad Sadeghm Monfared PhD student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Dr Benoit Labonté
Project title:
Efficient Implementation of Neural Network built on “FPGAs” for biological systems applications 
Project description:

Entire our environment, Machine Learning applications are growing extremely and becoming one of the important subjects. There are many applications such as brain–machine interfaces, computer vision, financial market analysis, handwriting and face recognition, machine translation, neural networks, speech recognition, and etc. which are going to revolutionise our society. This project aims to develop and optimise machine-learning application for neural networks on FPGAs in biological systems. FPGAs have been chosen for implementing the neural networks for the project since they can control different algorithms in parallel in one device. 

Student:
Nicolas Juteau MSc student in electrical engineering
Supervisor:
Dr Benoit Gosselin
Co-supervisor:
Project title:
Unobstrusive and wireless electronic oscillometric sphygmomanometer for ambulatory blood pressure monitoring
Project description:

Divided in two phases, the project goals are to design an electronic sphygmomanometer prototype and assess the accuracy of algorithms that estimates the systolic and diastolic blood pressure values from a recorded oscillometric waveform. While the development of the prototype is focused on patient comfort, power efficiency, low profile electronics/actuators & mechanical integration, the prototype also serves as a foundation for the recording of raw oscillometric waveforms for further offsite processing. Among the studied extraction algorithms are: the maximum amplitude, harmonic analysis, pulse morphology, and non-linear curve fitting. ​

Student:
Christophe Perron MSc student in biophotonics
Supervisor:
Dr Marcel Babin
Co-supervisor:
Dr Pierre Marquet
Project title:
Development of a reflectance probe to measure sea ice inherent optical properties
Project description:

Expanded, more detailed and in situ spatiotemporal characterization of sea ice inherent optical properties (IOPs) is necessary to better predict sea ice energy and mass budgets and under ice primary production. This project aims at developing an active probe measuring non-invasively IOPs of a small volume of ice (mm3 – cm3) with fast processing. The precision, efficiency and ruggedness of the concept would allow scientists to obtain ice IOPs values directly in the field within minutes. The probe is based on the diffuse reflectance technique used to measure IOPs of human tissues. Conceptually, the instrument emits light guided through ice by an optical fiber. Backscattered light is measured at different distances from the source and compared to Monte Carlo modeled reflectances. An inverse algorithm allows inferring the absorption coefficient, the scattering coefficient and the phase function of the scanned sea ice.

Student:
Julien Laliberté PhD student in oceanography
Supervisor:
Dr Marcel Babin
Co-supervisor:
Project title:
The relative importance of clouds and sea ice for underwater light in the Arctic
Project description:

Au cours de la récente campagne d’échantillonnage Green Edge (2015-2016), des séries temporelles de paramètres pertinents pour le rayonnement solaire visible (RSV) ont été collectées localement sur la banquise côtière de l’est de la Terre de Baffin. Outre les données satellitaires, nous disposons de suffisamment d’informations pour relier les fluctuations du RSV à l’environnement physique à une échelle spatiale très locale. L’objectif de mon projet est d’utiliser ces données pour mettre sur pied une approche satellitaire pour évaluer les impacts respectifs de la nébulosité et de la cryosphère sur la lumière sous-marine, et leur évolution temporelle d’une surface englacée opaque (régime de faible luminosité) à une eau libre de glace (régime de forte luminosité). L’approche adoptée consiste à modéliser l’effet optique de la nébulosité et des principaux éléments de la cryosphère évoqués dans la littérature (épaisseur de glace, épaisseur de neige, présence de chenaux, surface des mares de fonte) séparément, et à estimer la disponibilité de la lumière pour la production primaire en présence et en l’absence de chaque élément. On sait déjà que ces éléments ont changé dans les dernières décennies, alors je cherche à savoir dans quel contexte (ex : région, type de banquise) l’un est-il plus important que l’autre pour le RSV sous-marin.