Abstract The claustrum is uniquely positioned to communicate with almost all higher-order cortical areas through widespread and reciprocal anatomical projections, yet the in vivo functional properties of claustrum neurons are not well understood. Here we use microendoscope imaging in mice to measure activity in populations of genetically-labelled Gnb4+ claustrum neurons. We find that only a small fraction of cells in the anterior claustrum are responsive to visual or auditory stimuli when delivered under passive yet wakeful conditions. In contrast, during a visual behavioral task, the majority of cells in the anterior claustrum are strongly modulated, with separate and spatially intermingled cell populations showing either increases or decreases in activity relative to spontaneous levels. Our results suggest that the Gnb4+ cells in the anterior claustrum do not represent passively presented sensory stimuli; rather, these cells are strongly engaged during behavior associated with sensory-motor transformations.

To understand the neural basis of behavior, it is essential to measure spiking dynamics across many interacting brain regions. While new technology, such as Neuropixels probes, facilitates multi-regional recordings, significant surgical and procedural hurdles remain for these experiments to achieve their full potential. Here, we describe a novel 3D-printed cranial implant for electrophysiological recordings from distributed areas of the mouse brain. The skull-shaped implant is designed with customizable insertion holes, allowing targeting of dozens of cortical and subcortical structures in single mice. We demonstrate the procedure9s high success rate, implant biocompatibility, lack of adverse effects on behavior training, compatibility with optical imaging and optogenetics, and repeated high-quality Neuropixels recordings over multiple days. To showcase the scientific utility of this new methodology, we use multi-probe recordings to reveal how alpha rhythms organize spiking activity across visual and sensorimotor networks. Overall, this methodology enables powerful large-scale electrophysiological measurements for the study of distributed computation in the mouse brain.