SUMMARY To thrive, organisms must maintain physiological and environmental variables in optimal ranges. However, in a dynamic world, the optimal range of a variable might fluctuate depending on the organism’s state or environmental conditions. Given these fluctuations, how do biological control systems maintain optimal control of physiological and environmental variables? We explored this question by studying the phototactic behavior of larval zebrafish. We demonstrate, with behavioral experiments and computational modeling, that larval zebrafish use phototaxis to maintain environmental luminance at a set point that depends on luminance history. We further show that fish compute this set point using information from both eyes, and that the set point fluctuates on a timescale of seconds when environmental luminance changes. These results expand on previous studies, where phototaxis was found to be primarily positive, and suggest that larval zebrafish, rather than consistently turning towards the brighter areas, exert homeostatic control over the luminance of their surroundings. Furthermore, we show that fluctuations in the surrounding luminance feed back on the system to drive allostatic changes to the luminance set point. Our work has uncovered a novel principle underlying phototaxis in larval zebrafish and characterized a behavioral algorithm by which larval zebrafish exert control over a sensory variable.

Mood-altering compounds hold promise for the treatment of many psychiatric disorders, such as depression, but connecting their molecular, circuit, and behavioral effects has been challenging. Here we find that, analogous to effects in rodent learned helplessness models, ketamine pre-exposure persistently suppresses futility-induced passivity in larval zebrafish. While antidepressants are thought to primarily act on neurons, brain-wide imaging in behaving zebrafish showed that ketamine elevates intracellular calcium in astroglia for many minutes, followed by persistent calcium downregulation post-washout. Calcium elevation depends on astroglial α1-adrenergic receptors and is required for suppression of passivity. Chemo-/optogenetic perturbations of noradrenergic neurons and astroglia demonstrate that the aftereffects of glial calcium elevation are sufficient to suppress passivity by inhibiting neuronal-astroglial integration of behavioral futility. Imaging in mouse cortex reveals that ketamine elevates astroglial calcium through conserved pathways, suggesting that ketamine exerts its behavioral effects by persistently modulating evolutionarily ancient neuromodulatory systems spanning neurons and astroglia.

Abstract Both neurons and glia communicate via diffusible neuromodulatory substances, but the substrates of computation in such neuromodulatory networks are unclear. During behavioral transitions in the larval zebrafish, the neuromodulator norepinephrine drives fast excitation and delayed inhibition of behavior and circuit activity. We find that the inhibitory arm of this feedforward motif is implemented by astroglial purinergic signaling. Neuromodulator imaging, behavioral pharmacology, and perturbations of neurons and astroglia reveal that norepinephrine triggers astroglial release of adenosine triphosphate, extracellular conversion into adenosine, and behavioral suppression through activation of hindbrain neuronal adenosine receptors. This work, along with a companion piece by Lefton and colleagues demonstrating an analogous pathway mediating the effect of norepinephrine on synaptic connectivity in mice, identifies a computational and behavioral role for an evolutionarily conserved astroglial purinergic signaling axis in norepinephrine-mediated behavioral and brain state transitions.

Optical recording of intricate molecular dynamics is becoming an indispensable technique for biological studies, accelerated by the development of new or improved biosensors and microscopy technology. This creates major computational challenges to extract and quantify biologically meaningful spatiotemporal patterns embedded within complex and rich data sources, many of which cannot be captured with existing methods. Here, we introduce Activity Quantification and Analysis (AQuA2), a fast, accurate, and versatile data analysis platform built upon advanced machine learning techniques. It decomposes complex live imaging-based datasets into elementary signaling events, allowing accurate and unbiased quantification of molecular activities and identification of consensus functional units. We demonstrate applications across a wide range of biosensors, cell types, organs, animal models, and imaging modalities. As exemplar findings, we show how AQuA2 identified drug-dependent interactions between neurons and astroglia, and distinct sensorimotor signal propagation patterns in the mouse spinal cord.

Abstract Neural responses evoked by a stimulus reduce upon repetition. While this adaptation allows the sensory system to attend to novel cues, does information about the recurring stimulus particularly its intensity get compromised? We explored this issue in the locust olfactory system. We found that locusts’ innate behavioral response to odorants varied with repetition and stimulus intensity. Counter-intuitively, the stimulus-intensity dependent differences became significant only after adaptation had set in. Adaptation also altered responses of individual neurons in the antennal lobe (neural network downstream to insect antenna). These response variations to repetitions of the same stimulus were unpredictable and inconsistent across intensities. Although both adaptation and intensity decrements resulted in an overall reduction in spiking activities across neurons, these changes could be disentangled and information about stimulus intensity robustly maintained by ensemble neural responses. In sum, these results show how information about odor intensity can be preserved in an adaptation-invariant manner.

Abstract This study investigates the application of microbeads as an innovative encapsulation technique to protect electronic components from harsh mechanical strain. Traditional encapsulation methods using hard epoxy provide substantial mechanical support but create thermal expansion mismatch issues, potentially leading to electronic component failure. We explore the use of finely powdered microbeads to achieve protective structures combining stiffness and energy absorption. The research focuses on key variables, including microbead size, microbead roughness, compaction of microbeads, and circuit board mounting in the encapsulation, all of which influence the encapsulation's effectiveness. Experimental setups and testing protocols were developed to assess the performance of various microbead materials under different impact conditions. Results demonstrate that microbead encapsulation significantly reduces strain on circuit boards, minimizing the risk of damage during mechanical shocks. However, challenges remain, such as optimizing microbead characteristics and modeling their behavior within large-scale circuit board assemblies. Despite these challenges, the findings suggest that microbead encapsulation offers a promising alternative to conventional methods, enhancing the durability and reliability of electronic components in high-stress environments.

Most organisms possess an ability to differentiate unexpected or surprising sensory stimuli from those that are repeatedly encountered. How is this sensory computation performed? We examined this issue in the locust olfactory system. We found that odor-evoked responses in the antennal lobe (downstream to sensory neurons) systematically reduced upon repeated encounters of a temporally discontinuous stimulus. Rather than confounding information about stimulus identity and intensity, neural representations were optimized to encode equivalent stimulus-specific information with fewer spikes. Further, spontaneous activity of the antennal lobe network also changed systematically and became negatively correlated with the response elicited by the repetitive stimulus (i.e. 'a negative image'). Notably, while response to the repetitive stimulus reduced, exposure to an unexpected/deviant cue generated undamped and even exaggerated spiking responses in several neurons. In sum, our results reveal how expectation regarding a stimulus is encoded in a neural circuit to allow response optimization and preferential filtering.

Developing insect cyborgs by integrating external components (optical, electrical or mechanical) with biological counterparts has a potential to offer elegant solutions for complex engineering problems. A key limiting step in the development of such biorobots arises at the nano-bio interface, i.e. between the organism and the nano implant that offers remote controllability. Often, invasive procedures are necessary that tend to severely compromise the navigation capabilities as well as the longevity of such biorobots. Therefore, we sought to develop a non-invasive solution using plasmonic nanostructures that can be photoexcited to generate heat with spatial and temporal control. We designed a nanotattoo using silk that can interface the plasmonic nanostructures with a biological tissue. Our results reveal that both structural and functional integrity of the biological tissues such as insect antenna, compound eyes and wings were preserved after the attachment of the nanotattoo. Finally, we demonstrate that insects with the plasmonic nanotattoos can be remote controlled using light and integrated with functional recognition elements to detect the chemical environment in the region of interest. In sum, we believe that the proposed technology will play a crucial role in the emerging fields of biorobotics and other nano-bio applications.