YK
Yvonne Kölsch
Author with expertise in Molecular Mechanisms of Retinal Degeneration and Regeneration
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(75% Open Access)
Cited by:
11
h-index:
7
/
i10-index:
6
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Neuronal circuitry for stimulus selection in the visual system

António Fernandes et al.Apr 4, 2019
Visual objects naturally compete for the brain’s attention, and selecting just one of them for a behavioural response is often crucial for the animal’s survival 1 . The neural correlate of such stimulus prioritisation might take the form of a saliency map by which responses to one target are enhanced relative to distractors in other parts of the visual field 2 . Single-cell responses consistent with this type of computation have been observed in the tectum of primates, birds, turtles and lamprey 2–7 . However, the exact circuit implementation has remained unclear. Here we investigated the underlying neuronal mechanism presenting larval zebrafish with two simultaneous looming stimuli, each of which was able to trigger directed escapes on their own. Behaviour tracking revealed that the fish respond to these competing stimuli predominantly with a winner-take-all strategy. Using brain-wide functional recordings, we discovered neurons in the tectum whose responses to the target stimulus were non-linearly modulated by the saliency of the distractor. When the two stimuli were presented monocularly in different positions of the visual field, stimulus selection was already apparent in the activity of retinal ganglion cell axons, a likely consequence of antagonistic mechanisms operating outside the classical receptive field 8,9 . When the two stimuli were presented binocularly, i.e., on opposite sides of the fish, our analysis indicates that a loop involving excitatory and inhibitory neurons in the nucleus isthmi (NI) and the tectum weighed stimulus saliencies across hemispheres. Consistent with focal enhancement and global suppression, glutamatergic NI cells branch locally in the tectum, whereas GABAergic NI cells project broadly across both tectal hemispheres. Moreover, holographic optogenetic stimulation confirmed that glutamatergic NI neurons can modulate visual responses in the tectum. Together, our study shows, for the first time, context-dependent contributions of retinotectal and isthmotectal circuits to the computation of the visual saliency map, a prerequisite for stimulus-driven, bottom-up attention.
0
Citation7
0
Save
0

Ancient origin of the rod bipolar cell pathway in the vertebrate retina

Ayana Hellevik et al.Jan 1, 2023
Vertebrates rely on rod photoreceptors for vision in low-light conditions. Mammals have a specialized downstream circuit for rod signaling called the primary rod pathway, which comprises specific cell types and wiring patterns that are thought to be unique to this lineage. Thus, it has been long assumed that the primary rod pathway evolved in mammals. Here, we challenge this view by demonstrating that the mammalian primary rod pathway is conserved in zebrafish, which diverged from extant mammals ~400 million years ago. Using single-cell RNA-sequencing, we identified two bipolar cell (BC) types in zebrafish that are related to mammalian rod BCs (RBCs) of the primary rod pathway. By combining electrophysiology, histology, and ultrastructural reconstruction of the zebrafish RBCs, we found that, like mammalian RBCs8, both zebrafish RBC types connect with all rods and red-cones in their dendritic territory, and provide output largely onto amacrine cells. The wiring pattern of the amacrine cells post-synaptic to one RBC type is strikingly similar to that of mammalian RBCs, suggesting that the cell types and circuit design of the primary rod pathway have emerged before the divergence of teleost fish and amniotes (mammals, birds, reptiles). The second RBC type in zebrafish, which forms separate pathways from the first RBC type, is either lost in mammals or emerged in fish to serve yet unknown roles.
20

Evolution of neuronal cell classes and types in the vertebrate retina

Joshua Hahn et al.Apr 8, 2023
Abstract The basic plan of the retina is conserved across vertebrates, yet species differ profoundly in their visual needs (Baden et al., 2020). One might expect that retinal cell types evolved to accommodate these varied needs, but this has not been systematically studied. Here, we generated and integrated single-cell transcriptomic atlases of the retina from 17 species: humans, two non-human primates, four rodents, three ungulates, opossum, ferret, tree shrew, a teleost fish, a bird, a reptile and a lamprey. Molecular conservation of the six retinal cell classes (photoreceptors, horizontal cells, bipolar cells, amacrine cells, retinal ganglion cells [RGCs] and Müller glia) is striking, with transcriptomic differences across species correlated with evolutionary distance. Major subclasses are also conserved, whereas variation among types within classes or subclasses is more pronounced. However, an integrative analysis revealed that numerous types are shared across species based on conserved gene expression programs that likely trace back to the common ancestor of jawed vertebrates. The degree of variation among types increases from the outer retina (photoreceptors) to the inner retina (RGCs), suggesting that evolution acts preferentially to shape the retinal output. Finally, we identified mammalian orthologs of midget RGCs, which comprise >80% of RGCs in the human retina, subserve high-acuity vision, and were believed to be primate-specific (Berson, 2008); in contrast, the mouse orthologs comprise <2% of mouse RGCs. Projections both primate and mouse orthologous types are overrepresented in the thalamus, which supplies the primary visual cortex. We suggest that midget RGCs are not primate innovations, but descendants of evolutionarily ancient types that decreased in size and increased in number as primates evolved, thereby facilitating high visual acuity and increased cortical processing of visual information.