3 measurements spanning 4 days, net +7. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 3,563–3,572 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
11 Aug 2026, 15:08
3,571
+3
8 Aug 2026, 15:43
3,568
+4
7 Aug 2026, 18:17
3,564
first reading
Engagement
18 posts held, back to 27 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
18.9%
avg views ÷ 3,571 subscribers
Avg views / post
674
18 posts measured
Reaction rate
2.94%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
18
of 18 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held
18 (27 July 2026 – 7 August 2026)
Views total
12,126
Reactions total
357
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 18:17 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Video runtime
1s
Average length
1s
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
357 reactions across 18 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 44.8% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
160
44.8%
🔥
43
12.0%
🤩
28
7.84%
👌
26
7.28%
👏
24
6.72%
❤🔥
23
6.44%
😍
23
6.44%
💯
21
5.88%
🎉
4
1.12%
👍
3
0.84%
🆒
1
0.28%
🤔
1
0.28%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 18 of the 18 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 357reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 27 July 2026 to 7 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
📄 زخمپوش هیدروژلی بر پایه DNA؛ الهام از ساختار الماس برای تسریع ترمیم زخم سوختگی
نوع مقاله: مقاله تحقیقاتی
سال انتشار: ۲۰۲۵
ژورنال: Advanced Materials (Wiley)
⏳ چکیده کوتاه
در این پژوهش، محققان با الهام از ساختار شبکهای الماس و استفاده از نانوساختارهای چهاروجهی DNA، هیدروژلی هوشمند طراحی کردهاند که با خنثیسازی گونههای فعال اکسیژن (ROS)، کاهش التهاب و تنظیم پاسخ ایمنی، ترمیم زخمهای سوختگی را بهطور قابلتوجهی…
🖨️ ابداع جوهر زیستی هوشمند برای چاپ بافت عصبی!
🧫 چاپ زیستی بافتهای نرم، بهویژه بافت مغز، چالشبرانگیز است؛ زیرا فشار خروج جوهر زیستی از نازل به سلولها آسیب میزند و کیفیت چاپ را کاهش میدهد.
🔬 یک تیم پژوهشی هیدروژل هوشمندی طراحی کرده است که به کمک نانوساختارهای درون خود، هنگام اعمال فشار تغییر شکل میدهد و از سلولها محافظت میکند. این جوهر هنگام خروج از نازل نرم و روان است، اما پس از قرارگیری در محل چاپ، محکم م…
💢 تحقیقات حیوانی؛ ضرورتی علمی یا چالشی اخلاقی؟
🐁 بسیاری از دستاوردهای پزشکی امروز، از واکسنها و داروهای نوین تا درمانهای سرطان، پیوند اعضا و پزشکی بازساختی، با کمک تحقیقات حیوانی امکانپذیر شدهاند. اما این پرسش همچنان مطرح است: تا چه اندازه میتوان برای پیشبرد علم از حیوانات در پژوهشها استفاده کرد؟
⚖️ برای پاسخ به این چالش، پژوهشگران از اصل 3Rs پیروی میکنند؛ اصلی که بر جایگزینی(Replacement) روشهای غیرحیوانی، …
📢 سمپوزیوم دو روزه جامع ایمونولوژی
🧬 بزرگترین رویداد ایمونولوژی کشور با حضور بیش از ۵۳ تن از برجستهترین اساتید این حوزه
👨🏫 دبیر علمی سمپوزیوم: پروفسور علیرضا رنجبر
💡 در این سمپوزیوم با حضور جمعی بسیار کثیر از برجستهترین اساتید ایمونولوژی کشور، تمامی جنبههای علمی این حوزه، از مباحث پایه تا کاربردها، گرایشها و نقش ایمونولوژی در حوزههای مختلف مورد بررسی قرار خواهد گرفت.
🔻از این لحاظ، این رویداد جامعترین سمپوز…
🧫 راز شکلگیری اندامهای کوچک در آزمایشگاه چیست؟
ساخت ارگانوئیدها فرآیندی چندمرحلهای و دقیق است که طی آن سلولها در شرایط کنترلشده، تکثیر، تمایز و خودسازماندهی میکنند و در نهایت ساختارهایی سهبعدی و مشابه بافتهای طبیعی بدن را تشکیل میدهند.
1⃣ انتخاب منبع سلولی
سلولهای مورد استفاده معمولا از سلولهای بنیادی پرتوان (Pluripotent Stem Cells) یا سلولهای بنیادی بالغ (Adult Stem Cells) انتخاب میشوند.
2️⃣ کشت سهب…
👁 سیستم بازیافت در چشم!
👩🏻🔬 پژوهشگران در مطالعهای تازه کشف کردهاند که سلولهای حساس به نور شبکیه، برخلاف تصور گذشته، فقط به سلولهای پشتیبان وابسته نیستند و خودشان هم یک سیستم داخلی برای بازیافت و پاکسازی بخشهای آسیبدیده دارند.
🔄 در این مطالعه، پژوهشگران دریافتند که اختلال در عملکرد آنزیمی به نام PIKfyve باعث تجمع زبالههای سلولی در سلولهای بینایی میشود؛ اتفاقی که به آسیب این سلولها، کاهش تدریجی بینایی و حت…
🧫 ارگانوئیدها؛ چه ویژگیهایی آنها را منحصربهفرد میکند؟
🧬 ارگانوئیدها به دلیل شباهت به بافتهای طبیعی بدن، از مدلهای سلولی معمول متمایز هستند. این ویژگیها آنها را به ابزاری ارزشمند در پژوهشهای زیستی و پزشکی تبدیل کرده است:
1⃣ ساختار سهبعدی (3D)
برخلاف کشتهای دوبعدی، ارگانوئیدها ساختاری سهبعدی دارند که تعامل سلولها و محیط اطراف را به شرایط طبیعی بافت نزدیکتر میکند.
2⃣ منشأ از سلولهای بنیادی
ارگانوئیده…
📌میخواید بدونید در «رویداد روایت امید» چه گذشت؟
✨در این پست با ما همراه باشین
https://www.instagram.com/reel/DbkXtX9A5g0/?igsh=MWVqc2QyNzBqOGNiZQ==
◈ ─────────────────────◈
Telegram ° Instagram ° LinkedIn
🩹آکادمی پزشکی بازساختی ایران
🩺 @ir_regenerative_ac
◈ ─────────────────────◈
📌 تاریخچه تولید ارگانوئیدها
🧬 در مطالب قبل با ارگانوئیدها و کاربردهای آنها آشنا شدیم. این بار میخواهیم ببینیم این فناوری از کجا شروع شد و چطور در طول سالها به یکی از مهمترین ابزارهای پژوهشهای پزشکی تبدیل شد.
🧫 ۱۹۰۷؛ اولین قدم در مسیر کشت سلولی
راس هریسون، دانشمند آمریکایی، برای نخستین بار توانست سلولهای عصبی را خارج از بدن و در محیط آزمایشگاه کشت دهد. همین اتفاق، آغاز کشت سلولی مدرن بود و راه را برای پیشرفت…
🗓️ برنامه زمانی رویداد بینالمللی «برای اُمید»
🏅گفتوگوی زنده با پروفسور کاتالین کاریکو، برنده جایزه نوبل فیزیولوژی یا پزشکی
⏰ ساعت ۱۷:۳۰ تا ۲۲
📍 محل برگزاری: سالن همایشهای بینالمللی دانشگاه شهید بهشتی، تالار ابوریحان بیرونی
📌 ثبتنام حضوری
📌 ثبتنام آنلاین (رایگان)
اینستاگرام | تلگرام | لینکدین | بله | درباره ما
┏━━━━━━
🆔 @UIBiologists🔬🌍
┗━━━━━━
⏳ کمتر از ۲۴ ساعت تا آغاز رویداد برای اُمید باقی مانده است!
🎙 گفتوگوی زنده با پروفسور کاتالین کاریکو
برنده جایزه نوبل فیزیولوژی یا پزشکی ۲۰۲۳؛ با حضور جمعی از برجستهترین استادان، پژوهشگران و فناوران کشور
⏰ زمان برگزاری: ۱۰ مرداد | ساعت ۱۷:۳۰ تا ۲۲:۰۰
📍 محل برگزاری: سالن همایشهای بینالمللی دانشگاه شهید بهشتی، تالار ابوریحان بیرونی
🎁 در این رویداد، ۴۰ نسخه از کتاب «رهگشایی»؛ روایت داستان زندگی پروفسور کاریکو، ب…
🌱 لیگنین؛ از دیواره گیاه تا بازسازی استخوان
🦴 وقتی صحبت از بازسازی استخوان به میان میآید، معمولا کمتر کسی به گیاهان فکر میکند. با این حال، پژوهشگران در این مطالعه توجه خود را به لیگنین جلب کردهاند؛ پلیمر طبیعیای که نقش اصلی آن تأمین استحکام دیواره سلولی گیاهان است.
🧫 در این مطالعه، نوعی از لیگنین توانست تشکیل هیدروکسیآپاتیت، ماده معدنی اصلی استخوان، را تسهیل کند. همچنین بستری مناسب برای چسبندگی و رشد سلولهای …
❤8👌7👏2🔥1🤩1😍1
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @Ir_Regenerative_Ac. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Forward network
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 11 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“آکادمی پزشکی بازساختی ایران🩺” (@Ir_Regenerative_Ac), 3,571 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Ir_Regenerative_Ac.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.