Cortical Layer 1 and Layer 2/3 Astrocytes Exhibit Distinct Calcium Dynamics In Vivo

Cumulative evidence supports bidirectional interactions between astrocytes and neurons, suggesting glial involvement of neuronal information processing in the brain. Cytosolic calcium (Ca2+) concentration is important for astrocytes as Ca2+ surges co-occur with gliotransmission and neurotransmitter reception. Cerebral cortex is organized in layers which are characterized by distinct cytoarchitecture. We asked if astrocyte-dominant layer 1 (L1) of the somatosensory cortex was different from layer 2/3 (L2/3) in spontaneous astrocytic Ca2+ activity and if it was influenced by background neural activity. Using a two-photon laser scanning microscope, we compared spontaneous Ca2+ activity of astrocytic somata and processes in L1 and L2/3 of anesthetized mature rat somatosensory cortex. We also assessed the contribution of background neural activity to the spontaneous astrocytic Ca2+ dynamics by investigating two distinct EEG states (“synchronized” vs. “de-synchronized” states). We found that astrocytes in L1 had nearly twice higher Ca2+ activity than L2/3. Furthermore, Ca2+ fluctuations of processes within an astrocyte were independent in L1 while those in L2/3 were synchronous. Pharmacological blockades of metabotropic receptors for glutamate, ATP, and acetylcholine, as well as suppression of action potentials did not have a significant effect on the spontaneous somatic Ca2+ activity. These results suggest that spontaneous astrocytic Ca2+ surges occurred in large part intrinsically, rather than neural activity-driven. Our findings propose a new functional segregation of layer 1 and 2/3 that is defined by autonomous astrocytic activity

Prä- und postnatale Entwicklung topographischer Transformationen im Gehirn

This dissertation connects two independent fields of theoretical neuroscience: on the one hand, the self-organization of topographic connectivity patterns, and on the other hand, invariant object recognition, that is the recognition of objects independently of their various possible retinal representations (for example due to translations or scalings). The topographic representation is used in the presented approach, as a coordinate system, which then allows for the implementation of invariance transformations. Hence this study shows, that it is possible that the brain self-organizes before birth, so that it is able to invariantly recognize objects immediately after birth. Besides the core hypothesis that links prenatal work with object recognition, advancements in both fields themselves are also presented. In the beginning of the thesis, a novel analytically solvable probabilistic generative model for topographic maps is introduced. And at the end of the thesis, a model that integrates classical feature-based ideas with the normalization-based approach is presented. This bilinear model makes use of sparseness as well as slowness to implement "optimal" topographic representations. It is therefore a good candidate for hierarchical processing in the brain and for future research.Die vorliegende Arbeit verbindet zwei bisher unabhängig untersuchte Gebiete der theoretischen Neurowissenschaften: zum Einen die vorgeburtliche Selbstorganisation topographischer Verbindungsstrukturen und zum Anderen die invariante Objekterkennung, das heisst, die Erkennung von Objekten trotz ihrer mannigfaltigen retinalen Darstellungen (zum Beispiel durch Verschiebungen oder Skalierungen). Die topographische Repräsentierung wird hierbei während der Selbstorganisation als Koordinatensystem genutzt, um Invarianztransformationen zu implementieren. Dies zeigt die Möglichkeit auf, dass sich das Gehirn bereits vorgeburtlich detailliert selbstorganisieren kann, um nachgeburtlich sofort invariant Erkennen zu können. Im Detail führt Kapitel 2 in ein neues, probabilistisch generatives und analytisch lösbares Modell zur Ontogenese topographischer Transformationen ein. Dem Modell liegt die Annahme zugrunde, dass Ausgabezellen des Systems nicht völlig unkorreliert sind, sondern eine a priori gegebene Korrelation erreichen wollen. Da die Eingabezellen nachbarschaftskorreliert sind, hervorgerufen durch retinale Wellen, ergibt sich mit der Annahme rein erregender Verbindungen eine eindeutige topographische synaptische Verbindungsstruktur. Diese entspricht der bei vielen Spezies gefundenen topographischen Karten, z.B. der Retinotopie zwischen der Retina und dem LGN, oder zwischen dem LGN und dem Neokortex. Kapitel 3 nutzt eine abstraktere Formulierung des Retinotopiemechanismus, welche durch adiabitische Elimination der Aktivitätsvariablen erreicht wird, um den Effekt retinaler Wellen auf ein Modell höherer kortikaler Informationsverarbeitung zu untersuchen. Zu diesem Zweck wird der Kortex vereinfacht als bilineares Modell betrachtet, um einfache modulatorische Nichtlinearitäten mit in Betracht ziehen zu können. Zusätzlich zu den Ein- und Ausgabezellen kommen in diesem Modell Kontrolleinheiten zum Einsatz, welche den Informationsfluss aktiv steuern können und sich durch Wettbewerb und pränatalem Lernen auf verschiedene Muster retinaler Wellen spezialisieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die entstehenden Verbindungsstrukturen affinen topographischen Abbildungen (insbesondere Translation, Skalierung und Orientierung) entsprechen, die nach Augenöffnen invariante Erkennung ermöglichen, da sie Objekte in der Eingabe in eine normalisierte Repräsentierung transformieren können. Das Modell wird für den eindimensionalen Fall ausführlich analysiert und die Funktionalität für den biologisch relevanteren zweidimensionalen Fall aufgezeigt. Kapitel 4 verallgemeinert das bilineare Modell des dritten Kapitels zu einem mehrschichtigen Modell, die shifter curcuits''. Diese ermöglichen eine logarithmisch in der Anzahl der Eingabezellen wachsende Anzahl an Synapsen, statt einer prohibitiv quadratischen Anzahl. Ausgenutzt wird die Orthogonalität von Translationen im Raum der Verbindungsstrukturen um diese durch harten Wettbewerb an einzelnen Synapsen zu organisieren. Neurobiologisch ist dieser Mechanismus durch Wettbewerb um einen wachstumsregulierenden Transmitter realisierbar. Kapitel 5 nutzt Methoden des probabilistischen Lernens, um das bilineare Modell auf das Lernen von optimalen Repräsentation der Eingabestatistiken zu optimieren. Da statistischen Methoden zweiter Ordnung, wie zum Beispiel das generative Modell aus Kapitel 2, keine lokalisierten rezeptiven Felder ermöglichen und somit keine (örtliche) Topographie möglich ist, wird sparseness'' verwendet um statistischen Abhängigkeiten höherer Ordnung zu lernen und gleichzeitig Topographie zu implementieren. Anwendungen des so formulierten Modells auf natürliche Bilder zeigen, dass lokalisierte, bandpass filternde rezeptive Felder entstehen, die primären kortikalen rezeptiven Feldern stark ähneln. Desweiteren entstehen durch die erzwungene Topographie Orientierungs- und Frequenzkarten, die ebenfalls kortikalen Karten ähneln. Eine Untersuchung des Modells mit zusätzlicher slowness'' der Ausgabezellen und in zeitlicher Nähe gezeigten transformierten natürlichen Eingabemustern zeigt, dass verschiedene Kontrolleinheiten konsistente und den Eingabetransformationen entsprechende rezeptive Felder entwickeln und somit invariante Darstellungen bezüglich der gezeigten Eingaben entwickeln

Population coding in primary motor cortex

The mammalian primary motor cortex (M1) is positioned upstream of spinal motor circuits, and its output drives movement execution. While traditional electrophysiological techniques have developed our understanding of neural coding in motor cortex, they lack the ability to resolve fine-grained spatiotemporal patterns of neuronal ensemble activity. Here, we investigated how two diametrically opposite movements are encoded in the main output layer of M1 – Layer 5B (L5B) - by performing in vivo population calcium imaging while mice repeatedly performed a cued forelimb push-pull task. A prerequisite for recording the neural correlates of behaviour in M1 L5B is knowing the exact depth of L5B from the pial surface and development of a robust behavioural paradigm to assess cortical control of skilled movements. To achieve these aims, we first defined the upper boundary of L5B in forelimb M1 (M1FL) of male C57BL/6JCrl mice by using conventional retrograde tracing techniques and post hoc histological analysis. Second, we designed and implemented a novel cued forelimb behavioural paradigm where water-controlled mice were trained to alternate push and pull lever actions upon presentation of a 6 kHz auditory cue. Mice rapidly learned to perform the task with ~84% of mice achieving ‘expert’ status within 10 ± 3 days (SD). To characterise the spatiotemporal activity patterns of L5B neurons in M1FL during task engagement, we expressed GCaMP6s in deep layer neurons and recorded population activity during bidirectional movements. We found that subpopulations of L5B neurons displayed task-related fluorescence changes consistent with roles in motor control. Moreover, ~20% of L5B neurons displayed differences in peak fluorescence changes during movements in one direction over the other (i.e. push trial vs pull trial). To quantify these changes, we created a dissimilarity index (DI) to investigate how neuronal DI was distributed across our imaging fields of view. Parallel calcium imaging experiments were conducted in layer 2/3 (L2/3) of M1FL which provides significant feedforward excitatory input to L5B. We found that ~20% of L2/3 neurons also exhibited significant differences between push- and pull-related activity, indicating that direction-specific motor activity is not only present in L5B but is present in upper layers of M1. To investigate if we could decode movement direction from population activity recorded during task execution, we trained linear support vector machines (LSVMs) using the movement-related population data, then evaluated them via k-fold cross-validation. We found that LSVMs could successfully decode action type (i.e. push or pull trial) when applied to both L5B and L2/3 fields of view, validating our hypothesis that different movement types are encoded at the level of M1FL population activity. Moreover, LSVMs trained using a subpopulation of neurons with significant DIs were able to decode movement direction more effectively, indicating that movement type can be readout from the activity of relatively few neurons in M1FL. In summary, we performed population calcium imaging in mouse M1FL, and found subpopulations of neurons, both in L2/3 and L5B, which encode movement direction by differentially modulating their activity levels during the execution of diametrically opposing forelimb movements. This activity could be successfully decoded to predict movement direction via machine learning, suggesting that mice are suitable models for studying the decoding of directional motor control