Neuronal circuit mapping using electron microscopy demands laborious proofreading or reconciliation of multiple independent reconstructions. Here, we describe new methods to apply quantitative arbor and network context to iteratively proofread and reconstruct circuits and create anatomically enriched wiring diagrams. We measured the morphological underpinnings of connectivity in new and existing reconstructions of Drosophila sensorimotor (larva) and visual (adult) systems. Synaptic inputs were preferentially located on numerous small, microtubule-free 'twigs' which branch off a single microtubule-containing 'backbone'. Omission of individual twigs accounted for 96% of errors. However, the synapses of highly connected neurons were distributed across multiple twigs. Thus, the robustness of a strong connection to detailed twig anatomy was associated with robustness to reconstruction error. By comparing iterative reconstruction to the consensus of multiple reconstructions, we show that our method overcomes the need for redundant effort through the discovery and application of relationships between cellular neuroanatomy and synaptic connectivity.

Motor sequences are formed through the serial execution of different movements, but how nervous systems implement this process remains largely unknown. We determined the organizational principles governing how dirty fruit flies groom their bodies with sequential movements. Using genetically targeted activation of neural subsets, we drove distinct motor programs that clean individual body parts. This enabled competition experiments revealing that the motor programs are organized into a suppression hierarchy; motor programs that occur first suppress those that occur later. Cleaning one body part reduces the sensory drive to its motor program, which relieves suppression of the next movement, allowing the grooming sequence to progress down the hierarchy. A model featuring independently evoked cleaning movements activated in parallel, but selected serially through hierarchical suppression, was successful in reproducing the grooming sequence. This provides the first example of an innate motor sequence implemented by the prevailing model for generating human action sequences.

Large-scale neuronal circuit mapping using electron microscopy demands laborious proofreading by humans who resolve local ambiguities with larger contextual cues or by reconciling multiple indepen- dent reconstructions. We developed a new method that empowers expert neuroanatomists to apply quantitative arbor and network context to proofread and reconstruct neurons and circuits. We implemented our method in the web application CATMAID, supporting a group of collaborators to concurrently reconstruct neurons in the same circuit. We measured the neuroanatomical underpinnings of circuit connectivity in Drosophila neurons. We found that across life stages and cell types, synaptic inputs were preferentially located on spine-like microtubule-free branches, "twigs", while synaptic outputs were typically on microtubule-containing "backbone". The differential size and tortuosity of small twigs and rigid backbones was reflected in reconstruction errors, with nearly all errors being omission or truncation of twigs. The combination of redundant twig connectivity and low backbone error rates al- lows robust mapping of Drosophila circuits without time-consuming independent reconstructions. As a demonstration, we mapped a large sensorimotor circuit in the larva. We found anatomical pathways for proprioceptive feedback into motor circuits and applied novel methods of representing neuroanatomical compartments to describe their detailed structure. Our work suggests avenues for incorporating neuroanatomy into machine-learning approaches to connectomics and reveals the largely unknown circuitry of larval locomotion.