Abstract Oxytocin (OT) neurons regulate diverse physiological responses via direct connections with different neural circuits. However, the lack of comprehensive input-output wiring diagrams of OT neurons and their quantitative relationship with OT receptor (OTR) expression presents challenges to understanding circuit specific OT functions. Here, we establish a whole-brain distribution and anatomical connectivity map of OT neurons, and their relationship with OTR expression using cell type specific viral tools and high-resolution 3D mapping methods. We utilize a flatmap to describe OT neuronal expression in four hypothalamic domains including under-characterized OT neurons in the tuberal nucleus. OT neurons in the paraventricular hypothalamus (PVH) broadly project to nine functional circuits that control cognition, brain state, and somatic visceral response. In contrast, OT neurons in the supraoptic (SO) and accessory nuclei have limited central projection to a small subset of the nine circuits. Surprisingly, quantitative comparison between OT output and OTR expression showed no significant correlation across the whole brain, suggesting abundant indirect OT signaling in OTR expressing areas. Unlike output, OT neurons in both the PVH and SO receive similar mono-synaptic inputs from a subset of the nine circuits mainly in the thalamic, hypothalamic, and cerebral nuclei areas. Our results suggest that PVH-OT neurons serve as a central modulator to integrate external and internal information via largely reciprocal connection with the nine circuits while the SO-OT neurons act mainly as unidirectional OT hormonal output. In summary, our OT wiring diagram provides anatomical insights about distinct behavioral functions of OT signaling in the brain. Significance Statement Oxytocin (OT) neurons regulate diverse physiological functions from pro-social behavior to pain sensation via central projection in the brain. Thus, understanding detailed anatomical connectivity of OT neurons can provide insight on circuit specific roles of OT signaling in regulating different physiological functions. Here, we utilize high resolution mapping methods to describe the 3D distribution, mono-synaptic input and long-range output of OT neurons, and their relationship with OT receptor (OTR) expression across the entire mouse brain. We found OT connections with nine functional circuits controlling cognition, brain state, and somatic visceral response. Furthermore, we identified a quantitatively unmatched OT-OTR relationship, suggesting broad indirect OT signaling. Together, our comprehensive OT wiring diagram advances our understanding of circuit specific roles of OT neurons.

Summary Cerebrovasculature and its mural cells must meet dynamic energy demands of different neuronal cell types across the brain, but their spatial relationship is largely unknown. Here, we apply brain-wide mapping methods to create a comprehensive cellular-resolution resource comprising the distribution of and quantitative relationship between cerebrovasculature, pericytes, and glutamatergic and GABAergic neurons, including neuronal nitric oxide synthase-positive (nNOS+) neurons and their subtypes, as well as simulation-ready vascular tracing data in mice. We discover strikingly high densities of vasculature and pericytes with high blood perfusion in primary motor-sensory cortices compared to association cortices that show significant positive and negative correlation with parvalbumin+ and nNOS+ neurons, respectively. Thalamo-striatal areas linked to primary motor-sensory cortices also contain high densities of vasculature and pericytes compared to association areas. Collectively, our results unveil a finely tuned spatial relationship between cerebrovascular network and neuronal cell composition in meeting regional energy needs of the brain.

Abstract Daphnia are keystone species of freshwater habitats used as model organisms in ecology and evolution. They are also routinely used as environmental sentinels in regulatory toxicology and are increasingly contributing to new approach methodologies (NAM) for chemical risk assessments Yet, it is challenging to establish causal links between biomolecular (omics) responses to chemical exposure and their toxicity phenotypes without a baseline knowledge of tissue- and cell-morphology of healthy individuals. Here, we introduce the Da phnia H istology R eference A tlas (DaHRA, http://daphnia.io/anatomy/ ), which provides a baseline of wildtype anatomical and microanatomical structures of female and male Daphnia magna . This interactive web-based resource features overlaid vectorized demarcation of anatomical structures that compliant with an anatomical ontology created for this atlas. Since sex is environmentally induced in Daphnia , DaHRA is a map of sexual dimorphism by phenotypic plasticity. We also benchmark this tool for mechanistic toxicology by exposing Daphnia to acetaminophen and use the atlas to document its effects in organs, tissues, and cell-types. DaHRA represents an essential step towards correlating phenotypes with the discovery power of hypothesis-free, molecular backdrop against which pathology can be interpreted, thereby offering a platform to elucidate how genetic variation and external perturbations cascade through multiple biological scales to influence phenotype. Synopsis Whole-organism Daphnia atlas as foundation for unbiased phenotyping, and its utility in characterizing sexual dimorphism and effects of chemical toxicity.

Oxytocin receptor (OTR) plays critical roles in social behavior development. Despite its significance, brain-wide quantitative understanding of OTR expression remains limited in postnatally developing brains. Here, we validated and utilized fluorescent reporter mice (OTRvenus/+) to examine OTR cells across postnatal periods. We developed postnatal 3D template brains to register whole brain images with cellular resolution to systematically quantify OTR cell densities. We found that cortical regions showed temporally and spatially heterogeneous patterns with transient postnatal OTR expression without cell death. Cortical OTR cells were largely not GABAergic neurons with the exception of cells in layer 6b. Subcortical regions showed similar temporal regulation except the hypothalamus. Moreover, our unbiased approached identified two hypothalamic nuclei with sexually dimorphic OTR expression. Lastly, we created a website to easily share our imaging data. In summary, we provide comprehensive quantitative data to understand postnatal OTR expression in the mouse brain.

3D standard reference brains serve as key resources to understand the spatial organization of the brain and promote interoperability across different studies. However, unlike the adult mouse brain, the lack of standard 3D reference atlases for developing mouse brains has hindered advancement of our understanding of brain development. Here, we present a multimodal 3D developmental common coordinate framework (DevCCF) spanning mouse embryonic day (E) 11.5, E13.5, E15.5, E18.5, and postnatal day (P) 4, P14, and P56 with anatomical segmentations defined by a developmental ontology. At each age, the DevCCF features undistorted morphologically averaged atlas templates created from Magnetic Resonance Imaging and co-registered high-resolution templates from light sheet fluorescence microscopy. Expert-curated 3D anatomical segmentations at each age adhere to an updated prosomeric model and can be explored via an interactive 3D web-visualizer. As a use case, we employed the DevCCF to unveil the emergence of GABAergic neurons in embryonic brains. Moreover, we integrated the Allen CCFv3 into the P56 template with stereotaxic coordinates and mapped spatial transcriptome cell-type data with the developmental ontology. In summary, the DevCCF is an openly accessible resource that can be used for large-scale data integration to gain a comprehensive understanding of brain development.

During development, brain regions follow encoded growth trajectories. Compared to classical brain growth charts, high-definition growth charts could quantify regional volumetric growth and constituent cell types, improving our understanding of typical and pathological brain development. Here, we create high-resolution 3D atlases of the early postnatal mouse brain, using Allen CCFv3 anatomical labels, at postnatal days (P) 4, 6, 8, 10, 12, and 14, and determine the volumetric growth of different brain regions. We utilize 11 different cell type-specific transgenic animals to validate and refine anatomical labels. Moreover, we reveal region-specific density changes in γ-aminobutyric acid-producing (GABAergic), cortical layer-specific cell types, and microglia as key players in shaping early postnatal brain development. We find contrasting changes in GABAergic neuronal densities between cortical and striatal areas, stabilizing at P12. Moreover, somatostatin-expressing cortical interneurons undergo regionally distinct density reductions, while vasoactive intestinal peptide-expressing interneurons show no significant changes. Remarkably, microglia transition from high density in white matter tracks to gray matter at P10, and show selective density increases in sensory processing areas that correlate with the emergence of individual sensory modalities. Lastly, we create an open-access web-visualization (https://kimlab.io/brain-map/epDevAtlas) for cell-type growth charts and developmental atlases for all postnatal time points.

Abstract Reduced angular sampling is a key strategy for increasing scanning efficiency of micron-scale computed tomography (micro-CT). Despite boosting throughput, this strategy introduces noise and artifacts due to undersampling. In this work, we present a solution to this issue, by proposing a novel Dense Residual Hierarchical Transformer ( DRHT ) network to recover high-quality sinograms from 2 ×, 4× and 8× undersampled scans. DRHT is trained to utilize limited information available from sparsely angular sampled scans and once trained, it can be applied to recover higher-resolution sinograms from shorter scan sessions. Our proposed DRHT model aggregates the benefits of a hierarchical-multi-scale structure along with the combination of local and global feature extraction through dense residual convolutional blocks and non-overlapping window transformer blocks respectively. We also propose a novel noise-aware loss function named KL-L1 to improve sinogram restoration to full resolution. KL-L1, a weighted combination of pixel-level and distribution-level cost functions, leverages inconsistencies in noise distribution and uses learnable spatial weights to improve the training of the DRHT model. We present ablation studies and evaluations of our method against other state-of-the-art (SOTA) models over multiple datasets. Our proposed DRHT network achieves an average increase in peak signal to noise ratio (PSNR) of 17.73dB and a structural similarity index (SSIM) of 0.161, for 8× upsampling, across the three unique datasets, compared to their respective Bicubic interpolated versions. This novel approach can be utilized to decrease radiation exposure to patients and reduce imaging time for large-scale CT imaging projects.

Abstract Micro-CT imaging is a powerful tool for generating high resolution, isotropic three-dimensional datasets of whole, small model organisms that are useful for qualitative and quantitative analysis. D. magna , one of the most common ecological model organisms used for toxicity testing and evaluation of environmental stressors, could benefit from this imaging method for enhancing whole-organism phenotype assessment. This protocol details the steps involved in Daphnia sample preparation for micro-CT imaging: euthanasia, fixation, staining, and resin embedding. The resulting 3D reconstructions of samples imaged using synchrotron micro-CT revealed histological (microanatomic) features of organ systems, tissues, and cells in the context of the entire organism at sub-micron resolution. 3D histology and renderings enabled by this imaging method could contribute to morphometric analysis of any tissue or organ system for both descriptive and hypothesis testing studies.

Tissue phenotyping is foundational to understanding and assessing the cellular aspects of disease in organismal context and an important adjunct to molecular studies in the dissection of gene function, chemical effects, and disease. As a first step toward computational tissue phenotyping, we explore the potential of cellular phenotyping from 3-Dimensional (3D), 0.74 µm isotropic voxel resolution, whole zebrafish larval images derived from X-ray histotomography, a form of micro-CT customized for histopathology. As proof of principle towards computational tissue phenotyping of cells, we created a semi-automated mechanism for the segmentation of blood cells in the vascular spaces of zebrafish larvae, followed by modeling and extraction of quantitative geometric parameters. Manually segmented cells were used to train a random forest classifier for blood cells, enabling the use of a generalized cellular segmentation algorithm for the accurate segmentation of blood cells. These models were used to create an automated data segmentation and analysis pipeline to guide the steps in a 3D workflow including blood cell region prediction, cell boundary extraction, and statistical characterization of 3D geometric and cytological features. We were able to distinguish blood cells at two stages in development (4- and 5-days-post-fertilization) and wild-type vs. polA2 huli hutu ( hht ) mutants. The application of geometric modeling across cell types to and across organisms and sample types may comprise a valuable foundation for computational phenotyping that is more open, informative, rapid, objective, and reproducible.

Abstract Melanin-rich zebrafish melanophores are used to study pigment development, human skin color, and as a large-scale screening phenotype. To facilitate more detailed whole-body, computational analyses of melanin content and morphology, we have combined X-ray microtomography (micro-CT), a non-destructive, full-volume imaging modality, with a novel application of ionic silver staining to characterize melanin distribution in whole zebrafish larvae. Normalized micro-CT reconstructions of silver-stained fish consistently reproduced pigment patterns seen by light microscopy, and allowed direct quantitative comparisons of melanin content across wild-type and mutant samples, for both dramatic and subtle phenotypes not previously described. Silver staining of melanin for micro-CT provides proof-of-principle for whole-body, three-dimensional computational phenomic analysis of a particular cell type at cellular resolution, with potential applications in other model organisms and human melanoma biopsies. Whole-organism, high-resolution phenotyping is a challenging ideal, but provides superior context for functional studies of mutations, diseases, and environmental influences.