The anatomy of the mammalian visual system, from the retina to the neocortex, is organized hierarchically1. However, direct observation of cellular-level functional interactions across this hierarchy is lacking due to the challenge of simultaneously recording activity across numerous regions. Here we describe a large, open dataset—part of the Allen Brain Observatory2—that surveys spiking from tens of thousands of units in six cortical and two thalamic regions in the brains of mice responding to a battery of visual stimuli. Using cross-correlation analysis, we reveal that the organization of inter-area functional connectivity during visual stimulation mirrors the anatomical hierarchy from the Allen Mouse Brain Connectivity Atlas3. We find that four classical hierarchical measures—response latency, receptive-field size, phase-locking to drifting gratings and response decay timescale—are all correlated with the hierarchy. Moreover, recordings obtained during a visual task reveal that the correlation between neural activity and behavioural choice also increases along the hierarchy. Our study provides a foundation for understanding coding and signal propagation across hierarchically organized cortical and thalamic visual areas. A large, open dataset containing parallel recordings from six visual cortical and two thalamic areas of the mouse brain is presented, from which the relative timing of activity in response to visual stimuli and behaviour is used to construct a hierarchy scheme that corresponds to anatomical connectivity data.

Cortical columns interact through dynamic routing of neuronal activity. Monitoring these interactions in animals performing a behavioral task as close as possible to real time will advance our understanding of cortical computation. We developed the Multiplane Mesoscope which combines three established concepts in microscopy: spatio-temporal multiplexing, remote focusing, and random-access mesoscopy. With the Multiplane Mesoscope, we recorded excitatory and inhibitory neuronal subpopulations simultaneously across two cortical areas and multiple cortical layers in behaving mice. In the context of a visual detection of change task, we used this novel platform to study cortical areas interactions and quantified the cell-type specific distribution of neuronal correlations across a set of visual areas and layers. We found that distinct cortical subnetworks represent expected and unexpected visual events. Our findings demonstrate that expectation violations modify signal routing across cortical columns and establish the Allen Brain Observatory Multiplane Mesoscope as a unique platform to study signal routing across connected pairs of cortical areas.

Abstract Identification of the structural connections between neurons is a prerequisite to understanding brain function. We developed a pipeline to systematically map brain-wide monosynaptic inputs to specific neuronal populations using Cre-driver mouse lines and the recombinant rabies tracing system. We first improved the rabies virus tracing strategy to accurately identify starter cells and to efficiently quantify presynaptic inputs. We then mapped brain-wide presynaptic inputs to different excitatory and inhibitory neuron subclasses in the primary visual cortex and seven higher visual areas. Our results reveal quantitative target-, layer- and cell-class-specific differences in the retrograde connectomes, despite similar global input patterns to different neuronal populations in the same anatomical area. The retrograde connectivity we define is consistent with the presence of the ventral and dorsal visual information processing streams and reveals further subnetworks within the dorsal stream. The hierarchical organization of the entire visual cortex can be derived from intracortical feedforward and feedback pathways mediated by upper- and lower-layer input neurons, respectively. This study expands our knowledge of the brain-wide inputs regulating visual areas and demonstrates that our improved rabies virus tracing strategy can be used to scale up the effort in dissecting connectivity of genetically defined cell populations in the whole mouse brain.

The mammalian visual system, from retina to neocortex, has been extensively studied at both anatomical and functional levels. Anatomy indicates the corticothalamic system is hierarchical, but characterization of cellular-level functional interactions across multiple levels of this hierarchy is lacking, partially due to the challenge of simultaneously recording activity across numerous regions. Here, we describe a large, open dataset (part of the Allen Brain Observatory ) that surveys spiking from units in six cortical and two thalamic regions responding to a battery of visual stimuli. Using spike cross-correlation analysis, we find that inter-area functional connectivity mirrors the anatomical hierarchy from the Allen Mouse Brain Connectivity Atlas . Classical functional measures of hierarchy, including visual response latency, receptive field size, phase-locking to a drifting grating stimulus, and autocorrelation timescale are all correlated with the anatomical hierarchy. Moreover, recordings during a visual task support the behavioral relevance of hierarchical processing. Overall, this dataset and the hierarchy we describe provide a foundation for understanding coding and dynamics in the mouse corticothalamic visual system.

The detection of novel stimuli is critical to learn and survive in a dynamic environment. Though novel stimuli powerfully affect brain activity, their impact on specific cell types and circuits is not well understood. Disinhibition is one candidate mechanism for novelty-induced enhancements in activity. Here we characterize the impact of stimulus novelty on disinhibitory circuit components using longitudinal 2-photon calcium imaging of Vip, Sst, and excitatory populations in the mouse visual cortex. Mice learn a behavioral task with stimuli that become highly familiar, then are tested on both familiar and novel stimuli. Mice consistently perform the task with novel stimuli, yet responses to stimulus presentations and stimulus omissions are dramatically altered. Further, we find that novelty modifies coding of visual as well as behavioral and task information. At the population level, the direction of these changes is consistent with engagement of the Vip-Sst disinhibitory circuit. At the single cell level, we identify separate clusters of Vip, Sst, and excitatory cells with unique patterns of novelty-induced coding changes. This study and the accompanying open-access dataset reveals the impact of novelty on sensory and behavioral representations in visual cortical circuits and establishes novelty as a key driver of cellular functional diversity.

Abstract Despite significant progress in understanding neural coding, it remains unclear how the coordinated activity of large populations of neurons relates to what an observer actually perceives. Since neurophysiological differences must underlie differences among percepts, differentiation analysis —quantifying distinct patterns of neurophysiological activity—is an “inside out” approach that addresses this question. We used two-photon calcium imaging in mice to systematically survey stimulus-evoked neurophysiological differentiation in excitatory populations across 3 cortical layers (L2/3, L4, and L5) in each of 5 visual cortical areas (primary, lateral, anterolateral, posteromedial, and anteromedial) in response to naturalistic and phase-scrambled movie stimuli. We find that unscrambled stimuli evoke greater neurophysiological differentiation than scrambled stimuli specifically in L2/3 of the anterolateral and anteromedial areas, and that this effect is modulated by arousal state and locomotion. Contrariwise, decoding performance was far above chance and did not vary substantially across areas and layers. Differentiation also differed within the unscrambled stimulus set, suggesting that differentiation analysis may be used to probe the ethological relevance of individual stimuli.