Abstract Motor cortex generates descending output necessary for executing a wide range of limb movements. Although movement-related activity has been described throughout motor cortex, the spatiotemporal organization of movement-specific signaling in deep layers remains largely unknown. Here, we recorded layer 5B population dynamics in the caudal forelimb area of motor cortex while mice performed a forelimb push/pull task and found that most neurons show movement-invariant responses, with a minority displaying movement specificity. Cell-type-specific imaging identified that movement-invariant responses dominated pyramidal tract (PT) neuron activity, with a small subpopulation representing movement type, whereas a larger proportion of intratelencephalic (IT) neurons displayed movement-specific signaling. The proportion of IT neurons decoding movement-type peaked prior to movement initiation, while for PT neurons this occurred during movement execution. Our data suggest that layer 5B population dynamics largely reflect movement-invariant signaling, with information related to movement-type being differentially routed through relatively small, distributed subpopulations of projection neurons.

Retinal ganglion cells, the sole output neurons of the retina, exhibit surprising diversity. A recent study reported over 30 distinct types in the mouse retina, indicating that the processing of visual information is highly parallelised in the brain. The advent of high density multi-electrode arrays now enables recording from many hundreds to thousands of neurons from a single retina. Here we describe a method for the automatic classification of large-scale retinal recordings using a simple stimulus paradigm and a spike train distance measure as a clustering metric. We evaluate our approach using synthetic spike trains, and demonstrate that major known cell types are identified in high-density recording sessions from the mouse retina with around 1000 retinal ganglion cells. A comparison across different retinas reveals substantial variability between preparations, suggesting pooling data across retinas should be approached with caution. As a parameter-free method, our approach is broadly applicable for cellular physiological classification in all sensory modalities.

Abstract During development, biological neural networks produce more synapses and neurons than needed. Many of these synapses and neurons are later removed in a process known as neural pruning. Why networks should initially be over-populated, and processes that determine which synapses and neurons are ultimately pruned, remains unclear. We study the mechanisms and significance of neural pruning in model neural network. In a deep Boltzmann machine model of sensory encoding, we find that (1) synaptic pruning is necessary to learn efficient network architectures that retain computationally-relevant connections, (2) pruning by synaptic weight alone does not optimize network size and (3) pruning based on a locally-available proxy for “sloppiness” based on Fisher Information allows the network to identify structurally important vs. unimportant connections and neurons. This locally-available measure of importance has a biological interpretation in terms of the correlations between presynaptic and postsynaptic neurons, and implies an efficient activity-driven pruning rule. Overall, we show how local activity-dependent synaptic pruning can solve the global problem of optimizing a network architecture. We relate these findings to biology as follows: (I) Synaptic over-production is necessary for activity-dependent connectivity optimization. (II) In networks that have more neurons than needed, cells compete for activity, and only the most important and selective neurons are retained. (III) Cells may also be pruned due to a loss of synapses on their axons. This occurs when the information they convey is not relevant to the target population.

A new method for automated spike sorting for recordings with high density, large scale multielectrode arrays is presented. It is based on an efficient, low-dimensional representation of detected events by their estimated spatial current source locations and dominant spike shape features. Millions of events can be sorted in just minutes, and the full analysis chain scales roughly linearly with recording time. We demonstrate this method using recordings from the mouse retina with a 4,096 channel array, and present validation based on anatomical imaging and model-based quality control. Our analysis shows that it is feasible to reliably isolate the activity of hundreds to thousands of retinal ganglion cells in single recordings.

Gaseous neurotransmitters such as nitric oxide (NO) provide a unique and often overlooked mechanism for neurons to communicate through diffusion within a network, independent of synaptic connectivity. NO provides homeostatic control of intrinsic excitability. Here we conduct a theoretical investigation of the distinguishing roles of NO-mediated diffusive homeostasis in comparison with canonical non-diffusive homeostasis in cortical networks. We find that both forms of homeostasis provide a robust mechanism for maintaining stable activity following perturbations. However, the resulting networks differ, with diffusive homeostasis maintaining substantial heterogeneity in activity levels of individual neurons, a feature disrupted in networks with non-diffusive homeostasis. This results in networks capable of representing input heterogeneity, and linearly responding over a broader range of inputs than those undergoing non-diffusive homeostasis. We further show that these properties are preserved when homeostatic and Hebbian plasticity are combined. These results suggest a mechanism for dynamically maintaining neural heterogeneity, and expose computational advantages of non-local homeostatic processes.

We have investigated the ontogeny of light-driven responses in mouse retinal ganglion cells (RGCs). Using a large-scale, high-density multielectrode array, we recorded from hundreds to thousands of RGCs simultaneously at pan-retinal level, including dorsal and ventral locations. Responses to different contrasts not only revealed a complex developmental profile for ON, OFF and ON-OFF RGC types, but also unveiled differences between dorsal and ventral RGCs. At eye-opening, dorsal RGCs of all types were more responsive to light, perhaps indicating an environmental priority to nest viewing for pre-weaning pups. The developmental profile of ON and OFF RGCs exhibited antagonistic behavior, with the strongest ON responses shortly after eye-opening, followed by an increase in the strength of OFF responses later on. Further, we found that with maturation receptive field (RF) center sizes decrease, responses to light get stronger, and centers become more circular while seeing differences in all of them between RGC types. These findings show that retinal functionality is not spatially homogeneous, likely reflecting ecological requirements that favour the early development of dorsal retina, and reflecting different roles in vision in the mature animal.