ABSTRACT Social incentives (rewards or punishments) motivate human learning and behaviour, and alterations in the brain circuits involved in the processing social incentives have been linked with several neuropsychiatric disorders. However, questions still remain about the exact neural substrates implicated in social incentive processing. Here, we conducted four Anisotropic Effect Size Signed Differential Mapping voxel-based meta-analyses of fMRI studies investigating the neural correlates of the anticipation and receipt of social rewards and punishments using the Social Incentive Delay task. We map the regions involved in each of these four processes in the human brain, identify decreases in the BOLD signal during the anticipation of both social reward and punishment avoidance that were missed in individual studies due to a lack of power, and characterise the effect size and direction of changes in the BOLD signal for each brain area. Our results provide a better understanding of the brain circuitry involved in social incentive processing and can inform hypotheses about potentially disrupted brain areas linked with dysfunctional social incentive processing during disease. Highlights Voxel-based meta-analysis of the neural underpinnings of social incentive processing We map the brain regions involved in the processing of social incentives in humans We identify new regions missed in individual studies as a result of lack of power Our work can inform research on pathological brain processing of social incentives

ABSTRACT Chronic electrophysiological recordings in rodents have significantly improved our understanding of neuronal dynamics and their behavioral relevance. However, current methods for chronically implanting probes present steep trade-offs between cost, ease of use, size, adaptability and long-term stability. SUMMARY Introducing a lightweight, cost-effective probe implant system for chronic electrophysiology in rodents, optimized for ease of use, probe recovery, experimental versatility and compatibility with behavior. This protocol introduces a novel chronic probe implant system for mice called the DREAM (Dynamic, Recoverable, Economical, Adaptable and Modular), designed to overcome the trade-offs associated with currently available options. The system provides a lightweight, modular and cost-effective solution with standardized hardware elements that can be combined and implanted in straightforward steps and explanted safely for recovery and multiple re-use of probes, significantly reducing experimental costs. The DREAM implant system integrates three hardware modules: (1) a microdrive that can carry all standard silicon probes, allowing experimenters to adjust recording depth across a travel distance of up to 7mm; (2) a 3D-printable, open-source design for a wearable Faraday cage covered in copper mesh for electrical shielding, impact protection and connector placement, and (3) a miniaturized head-fixation system for improved animal welfare and ease of use. The corresponding surgery protocol was optimized for speed (total duration: 2 hours), probe safety and animal welfare. The resulting implants had minimal impact on animals’ behavioral repertoire, were easily applicable in freely moving and head-fixed contexts and delivered clearly identifiable spike waveforms and healthy neuronal responses for weeks of data collection post-implant. Infections and other surgery complications were extremely rare. As such, the DREAM implant system is a versatile, cost-effective solution for chronic electrophysiology in mice, enhancing animal well-being, and enabling more ethologically sound experiments. Its design simplifies experimental procedures across various research needs, increasing accessibility of chronic electrophysiology in rodents to a wide range of research labs.

Chronic electrophysiological recordings in rodents have significantly improved our understanding of neuronal dynamics and their behavioral relevance. However, current methods for chronically implanting probes present steep trade-offs between cost, ease of use, size, adaptability, and long-term stability. This protocol introduces a novel chronic probe implant system for mice called the DREAM (Dynamic, Recoverable, Economical, Adaptable, and Modular), designed to overcome the trade-offs associated with currently available options. The system provides a lightweight, modular and cost-effective solution with standardized hardware elements that can be combined and implanted in straightforward steps and explanted safely for recovery and multiple reuse of probes, significantly reducing experimental costs. The DREAM implant system integrates three hardware modules: (1) a microdrive that can carry all standard silicon probes, allowing experimenters to adjust recording depth across a travel distance of up to 7 mm; (2) a three-dimensional (3D)-printable, open-source design for a wearable Faraday cage covered in copper mesh for electrical shielding, impact protection, and connector placement, and (3) a miniaturized head-fixation system for improved animal welfare and ease of use. The corresponding surgery protocol was optimized for speed (total duration: 2 h), probe safety, and animal welfare. The implants had minimal impact on animals' behavioral repertoire, were easily applicable in freely moving and head-fixed contexts, and delivered clearly identifiable spike waveforms and healthy neuronal responses for weeks of post-implant data collection. Infections and other surgery complications were extremely rare. As such, the DREAM implant system is a versatile, cost-effective solution for chronic electrophysiology in mice, enhancing animal well-being, and enabling more ethologically sound experiments. Its design simplifies experimental procedures across various research needs, increasing accessibility of chronic electrophysiology in rodents to a wide range of research labs.

Animal behaviour is shaped to a large degree by internal cognitive states, but it is unknown whether these states are similar across species. To address this question, we developed a virtual reality setup in which mice and macaques engage in the same naturalistic visual foraging task. We exploited the richness of a wide range of facial features extracted from video recordings during the task, to train a Markov-Switching Linear Regression (MSLR). By doing so, we identified, on a single-trial basis, a set of internal states that reliably predicted when the animals were going to react to the presented stimuli. Even though the model was trained purely on reaction times, it could also predict task outcome, supporting the behavioural relevance of the inferred states. The identified states were comparable between mice and monkeys. Furthermore, each state corresponded to a characteristic pattern of facial features, highlighting the importance of facial expressions as manifestations of internal cognitive states across species.