Individual cortical neurons can selectively respond to specific environmental features, such as visual motion or faces. How this relates to the selectivity of the presynaptic network across cortical layers remains unclear. We used single-cell-initiated, monosynaptically restricted retrograde transsynaptic tracing with rabies viruses expressing GCaMP6s to image, in vivo, the visual motion-evoked activity of individual layer 2/3 pyramidal neurons and their presynaptic networks across layers in mouse primary visual cortex. Neurons within each layer exhibited similar motion direction preferences, forming layer-specific functional modules. In one-third of the networks, the layer modules were locked to the direction preference of the postsynaptic neuron, whereas for other networks the direction preference varied by layer. Thus, there exist feature-locked and feature-variant cortical networks.

Abstract Learning drives behavioral adaptations necessary for survival. While plasticity of excitatory projection neurons during associative learning is studied extensively, little is known about the contributions of local interneurons. Using fear conditioning as a model for associative learning, we find that behaviorally relevant, salient stimuli cause learning by tapping into a local microcircuit consisting of precisely connected subtypes of inhibitory interneurons. By employing calcium imaging and optogenetics, we demonstrate that vasoactive intestinal peptide (VIP)-expressing interneurons in the basolateral amygdala are activated by aversive events and provide an instructive disinhibitory signal for associative learning. Notably, VIP interneuron responses are plastic and shift from the instructive to the predictive cue upon memory formation. We describe a novel form of adaptive disinhibitory gating by VIP interneurons that allows to discriminate unexpected, important from irrelevant information, and might be a general dynamic circuit motif to trigger stimulus-specific learning, thereby ensuring appropriate behavioral adaptations to salient events.

Abstract The ability to encode the direction of image motion is fundamental to our sense of vision. Direction selectivity along the four cardinal directions is thought to originate in direction-selective ganglion cells (DSGCs), due to directionally-tuned GABAergic suppression by starburst cells. Here, by utilizing two-photon glutamate imaging to measure synaptic release, we reveal that direction selectivity along all four directions arises earlier than expected, at bipolar cell outputs. Thus, DSGCs receive directionally-aligned glutamatergic inputs from bipolar cell boutons. We further show that this bouton-specific tuning relies on cholinergic excitation and GABAergic inhibition from starburst cells. In this way, starburst cells are able to refine directional tuning in the excitatory visual pathway by modulating the activity of DSGC dendrites and their axonal inputs using two different neurotransmitters.

Abstract Locomotion creates various patterns of optic flow on the retina, which provide the observer with information about their movement relative to the environment. However, it is unclear how these optic flow patterns are encoded by the cortex. Here we use two-photon calcium imaging in awake mice to systematically map monocular and binocular responses to horizontal motion in four areas of the visual cortex. We find that neurons selective to translational or rotational optic flow are abundant in higher visual areas, whereas neurons suppressed by binocular motion are more common in the primary visual cortex. Disruption of retinal direction selectivity in Frmd7 mutant mice reduces the number of translation-selective neurons in the primary visual cortex, and translation- and rotation-selective neurons as well as binocular direction-selective neurons in the rostrolateral and anterior visual cortex, blurring the functional distinction between primary and higher visual areas. Thus, optic flow representations in specific areas of the visual cortex rely on binocular integration of motion information from the retina.

Behavioral flexibility and timely reactions to salient stimuli are essential for survival. The subcortical thalamic-basolateral amygdala (BLA) pathway serves as a shortcut for salient stimuli ensuring rapid processing. Here, we show that BLA neuronal and thalamic axonal activity mirror the defensive behavior evoked by an innate visual threat as well as an auditory learned threat. Importantly, perturbing this pathway compromises defensive responses to both forms of threats, in that animals fail to switch from exploratory to defensive behavior. Despite the shared pathway between the two forms of threat processing, we observed noticeable differences. Blocking beta-adrenergic receptors impair the defensive response to the innate but not the learned threats. This reduced defensive response, surprisingly, is reflected in the suppression of the activity exclusively in the BLA, as the thalamic input response remains intact. Our side-by-side examination highlights the similarities and differences between innate and learned threat-processing, thus providing new fundamental insights.

Summary paragraph GABA ( ψ -aminobutyric acid) is the primary inhibitory neurotransmitter in the mammalian central nervous system (CNS) 1,2 . There is a wide range of GABAergic neuronal types, each of which plays an important role in neural processing and the etiology of neurological disorders 3–5 . However, there is no comprehensive understanding of this functional diversity, due to the lack of genetic tools to target and study the multitude of cell types. Here we perform two-photon imaging of GABA release in the inner plexiform layer (IPL) of the mouse retina using the newly developed GABA sensor iGABASnFR2. By applying varied light stimuli to isolated retinae, we reveal over 40 different GABA-releasing neurons, including some not previously described. Individual types show unique distributions of synaptic release sites in the sublayers comprising the IPL, allowing layer-specific visual encoding. Synaptic input and output sites are aligned along specific retinal orientations for multiple neuronal types. Furthermore, computational modeling reveals that the combination of cell type-specific spatial structure and unique release kinetics enables inhibitory neurons to suppress and sculpt excitatory signals in response to a wide range of behaviorally relevant motion structures. Our high-throughput approach provides the first comprehensive physiological characterization of inhibitory signaling in the vertebrate CNS. Future applications of this method will enable interrogation of the function and dysfunction of diverse inhibitory circuits in health and disease.

Acetylcholine (ACh) is a key neurotransmitter that plays diverse roles in many parts of the central nervous system, including the retina. However, assessing the precise spatiotemporal dynamics of ACh is technically challenging and whether ACh transmits signals via rapid, point-to-point synaptic mechanisms, or broader-scale 'non-synaptic' mechanisms has been difficult to ascertain. Here, we examined the properties of cholinergic transmission at individual contacts made between direction-selective starburst amacrine cells and downstream ganglion cells in the retina. Using a combination of electrophysiology, serial block-face electron microscopy, and two-photon ACh imaging, we demonstrate that ACh signaling bears the hallmarks of both non-synaptic and synaptic forms of transmission. ACh co-activates nicotinic ACh receptors located on the intersecting dendrites of pairs of ganglion cells, with equal efficiency (non-synaptic)--and yet retains the ability to generate rapid 'miniature' currents (~1 ms rise times: synaptic). Fast cholinergic signals do not appear to depend on anatomically well-defined synaptic structures. We estimate that ACh spread is limited to ~1-2 μm from its sites of release, which may help starbursts drive local direction-selective cholinergic responses in ganglion cell dendrites. Together, our results establish the functional architecture for cholinergic signaling at a central synapse and propose a novel motif whereby single presynaptic sites can co-transmit information to multiple neurons on a millisecond timescale.### Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest.

An understanding of cell types is essential for understanding neural circuits, but only when the response of each type is clearly defined and predictable, as has been observed in the retina. Recent work has shown that neural responses in the visual cortex are of high dimensionality, questioning the validity of defining cell types in the deeper visual system. Here we investigate the dimensionality of neural responses in the midbrain using two-photon calcium imaging in superficial layers of the mouse superior colliculus (SC). Responses of individual neurons to closely related stimuli, such as ON and OFF light signals, were mutually dependent such that the response to one stimulus could be predicted from the response to the other. In contrast, individual neurons responded to brightness and motion in a statistically independent manner, maximizing functional diversity but preventing traditional cell type classification. To capture the globally high, locally low dimensionality of neural responses, we propose a multidimensional response model, in which classification of cellular responses is meaningful only in local low-dimensional structures. Our study provides a framework to investigate the processing of visual information by the SC, which likely requires a high-dimensional response space structure to perform higher-order cognitive tasks.

Abstract Eye-tracking is a method for tracking the position of the eye and size of the pupil, often employed in neuroscience laboratories and clinics. Eye-trackers are widely used, from studying brain dynamics to investigating neuropathology and disease models. Despite this broad utility, eye-trackers are expensive, hardware-intensive, and proprietary, which have limited this approach to high-resource facilities. Besides, experiments have largely been confined to static open-loop designs and post hoc analysis due to the inflexibility of current systems. Here, we developed an open-source eye-tracking system, named EyeLoop, tailored to dynamic experiments. This Python-based software easily integrates custom functions via a modular logic, tracks a multitude of eyes, including rodent, human, and non-human primate eyes, and it operates well on inexpensive consumer-grade hardware. One of the most appealing applications of EyeLoop is closed-loop experiments, in which the eyes evoke stimulus feedback, such as rapid neuronal optogenetic stimulation. By using EyeLoop, we demonstrate its utility in an open-loop, a closed-loop, and a biomedical experiment. With a remarkably low minimal hardware cost amounting to 29 USD, EyeLoop makes dynamic eye-tracking accessible to low-resource facilities, such as high schools, small laboratories, and small clinics.