Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for quorum

Channel

quorum

@bio_quorum

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry

128subscribers

+1 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1001505631668
TypeChannel
Username@bio_quorum
CreatedBetween 1 August 2021 and 28 February 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded9 August 2026
Last confirmed live23 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 23 August 2026
On Telegramt.me/bio_quorum

Growth

1261281277 August 2026 — 127 subscribers9 August 2026 — 127 subscribers16 August 2026 — 126 subscribers23 August 2026 — 128 subscribers7 August 202623 August 2026
4 measurements spanning 15 days, net +1. 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 126–128 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
23 Aug 2026, 07:03128+2
16 Aug 2026, 15:17126-1
9 Aug 2026, 02:03127no change
7 Aug 2026, 19:10127first reading

Engagement

16 posts held, back to 31 July 2026the 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
56.4%
avg views ÷ 128 subscribers
Avg views / post
72.2
15 posts measured
Reaction rate
15.2%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
16
of 16 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
WindowRolling 30 days · latest post in window 8 August 2026
Posts held16 (31 July 20268 August 2026)
Views total1,083
Reactions total165
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken9 Aug 2026, 02:03 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.

Reaction mix

165 reactions across 16 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 53.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
8953.9%
👍2515.2%
🔥2515.2%
😁2012.1%
🤯42.42%
👀10.606%
🤨10.606%

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 16 of the 16 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 165reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 16 most recent posts we hold, published 31 July 2026 to 8 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.

Recent posts

8 Aug 2026, 15:51 UTC40 views7 reactionsread 9 August 2026

Сделал игрушку для сравнения алгоритмов восстановления эволюционных параметров (Direct fitness inference и DiffEvol constraint из поста выше) Можно менять мутации, силу отбора, размер выборки, параметры ландшафта, окна, моменты смены режима и даже специально ломать мутационную модель, чтобы посмотреть как расходятся частоты генотипов и эволюционные параметры. Я был удивлен тому, насколько хорошо (обычно) согласуются

7

7 Aug 2026, 15:00 UTC59 views7 reactionsread 9 August 2026
Video

Недавно вышли две замечательные работы по восстановлению эволюционных параметров из временных рядов частот генотипов В одной выводят замкнутую формулу для восстановления относительного восстановления мальтузианской приспособленности генотипов с учетом мутационного потока. Метод усредняет динамику replicator-mutator по выбранному интервалу и решает полученную линейную систему через псевдообратную матрицу, получая оди

4👍2🔥1

6 Aug 2026, 02:27 UTC61 views11 reactionsread 9 August 2026
Photo

Полноразмерные антитела слишком велики, чтобы проникать в мозг, и все более интересными выглядят нанотела - фрагменты антител верблюдовых (обычно лам). Рациональный дизайн в их отношении довольно прост, и в одной работе был создан DN13-DN1 - димер, часть которого связывается с глутаматным рецептором mGlu2, а другая усиливает его естественную активацию Этот рецептор интересен в контексте гипофункции NMDA-рецепторов,

6🔥2🤯2👍1

5 Aug 2026, 22:57 UTC56 views10 reactionsread 9 August 2026
Photo

Тут предложили элегантную платформу молекулярного распознавания на основе однослойной углеродной нанотрубки, покрытой "короной" из одноцепочечной ДНК. В зависимости от последовательности ДНК "корона" по-разному взаимодействует с ионами и малыми молекулами. Связывание аналита меняет фотолюминесценцию нанотрубки в ближнем ИК-диапазоне, а модель, обученная на откликах комплексов на ионы и антибиотики при разных значения

6👍2🔥2

5 Aug 2026, 09:23 UTC61 views16 reactionsread 9 August 2026
Photo

Продолжая изучать необычные работы, я наткнулся на такую, в которой исследовали способы приготовить идеальный сырный соус cacio e pepe (просто иногда он распадается на крупные комки). Тут меняли температуру, количество крахмала и соотношение сыра с водой, фотографировали образцы и строили фазовые диаграммы по размеру белковых агрегатов. Главным стабилизатором оказался крахмал, сдвигающий образование комков к более вы

8👍3🔥2🤯2👀1

4 Aug 2026, 19:22 UTC68 views9 reactionsread 9 August 2026

Интересное эссе Дафны Коллер (между прочим h-index = 154) о том, почему даже самые мощные методы машинного обучения не компенсируют недостаток причинных данных о механизмах человеческих заболеваний. Создание препаратов делится на стадии идентификации мишени, создания воздействующей молекулы и клиническую проверку Большинство ИИ-платформ сосредоточено на второй стадии, но клиническая неопределенность часто связана с

5👍2🔥2

3 Aug 2026, 22:48 UTC82 views12 reactionsread 9 August 2026
Photo

Я не знаю, как вообще это пришло авторам в голову, но вот тут они использовали живых трубочников Tubifex tubifex как крупномасштабную модель гибких полимеров. Червей пропускали потоком воды через канал с гексагональной решеткой столбов, похожий на увеличенную хроматографическую колонку (хотя из-за масштаба силы там, конечно, совсем не похожи). Было показано, что время прохождения растет с длиной червя, как у обычных

7👍2🔥2🤨1

3 Aug 2026, 17:12 UTC84 views10 reactionsread 9 August 2026
Photo

В 2020 году вышла забавная работа "Will Any Crap We Put into Graphene Increase Its Electrocatalytic Effect?" с критикой бесконечного потока статей, в которых графен легируют очередными сочетаниями элементов и почти неизменно объявляют улучшение электрокатализа и "синергетический эффект". Чтобы показать ошибки в логике доказательств во многих работах, в своей статье они обработали графен птичьим пометом и после термоо

😁81🔥1

2 Aug 2026, 21:01 UTC93 views11 reactionsread 9 August 2026
Photo

GOOSE - инструмент для дизайна внутренне неупорядоченных участков белков (в отличие от обычных белков, у них нет единой стабильной структуры и существуют как ансамбль постоянно меняющихся конформаций). GOOSE проектирует свойства ансамбля (заряд, гидрофобность, компактность, распределение аминокислот и силу взаимодействия с другими цепями) через стохастическую генерацию аминокислотных последовательностей, а размер анс

7👍3🔥1

Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @bio_quorum. 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.

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 23 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“quorum” (@bio_quorum), 128 subscribers as measured 23 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/bio_quorum.

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.