3 measurements spanning 6 days, net +149. 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 13–206 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
13 Aug 2026, 02:23
184
+149
10 Aug 2026, 23:02
35
no change
6 Aug 2026, 16:37
35
first reading
Engagement
15 posts held, back to 5 June 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
105.1%
avg views ÷ 184 subscribers
Avg views / post
193
11 posts measured
Reaction rate
3.01%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
12
of 15 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 3 August 2026
Posts held
15 (5 June 2026 – 3 August 2026)
Views total
2,127
Reactions total
64
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
10 Aug 2026, 23:02 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
64 reactions across 11 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 73.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
47
73.4%
🔥
16
25.0%
🤪
1
1.56%
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 11 of the 15 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 64reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 15 most recent posts we hold, published 5 June 2026 to 3 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.
🎓 فرصت یادگیری تخصصی با تخفیف ویژه تابستان
همراهان گرامی، به مناسبت فصل تابستان، قیمت تمامی دورههای آموزشی سایت بهروزرسانی شده تا دسترسی به محتوای تخصصی بیوانفورماتیک و علوم زیستی برای همه پژوهشگران آسانتر شود.
فرصت را از دست ندهید و مهارتهای خود را با آموزشهای کاربردی و اصولی تقویت کنید.
👈 مشاهده دورهها و استفاده از تخفیف ویژه
@biointelligent
دوره تحلیل مایکروبیوم 🧬✨
مایکروبیوم یکی از جذابترین حوزههای امروز در علوم زیستی است؛ جایی که دنیای میکروبها میتواند سرنخهای مهمی درباره سلامت، بیماری و حتی پاسخ بدن به درمان در اختیار ما بگذارد. 🦠🔬
شناخت این دادهها فقط به دانستن مفاهیم محدود نمیشود؛ مهم این است که بتوان آنها را درست تحلیل کرد، الگوها را دید و از دل نتایج، به تفسیرهای ارزشمند رسید. 📊🧠
برای کسی که در مسیر پژوهش، پایاننامه یا تحلیل دادههای …
توالییابی RNA 🧬
در این دوره جامع با مفاهیم پایه تا تحلیل دادههای RNA-Seq آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه از این تکنیک پیشرفته در پژوهشهای زیستی، ژنتیکی و بیوتکنولوژیک استفاده کنید. 🧪🔬
همچنین با مراحل آمادهسازی نمونه، پلتفرمهای توالییابی، پیشپردازش دادهها و تحلیل بیان ژن بهصورت کاربردی آشنا خواهید شد. 📊📈
این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقهمندان به بیوانفورماتیک و زیستفناوری مناسب است. 🎓👨🔬
مدرس…
دوره
PCR Workshop: From Fundamental to Primer Design 🧬🔬
در این دوره ویدیویی، از مفاهیم پایه PCR تا طراحی پرایمر بهصورت کاربردی و قدمبهقدم همراه میشوید. 🎥✨
یاد میگیرید چگونه پرایمرهای اختصاصی و بهینه طراحی کنید، خطاهای رایج را شناسایی و اصلاح کنید و شرایط PCR را برای دستیابی به نتایج دقیق و تکرارپذیر بهینهسازی نمایید. 🧪📊
این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقهمندان به تکنیکهای مولکولی مناسب است. 👩🔬🧑🔬
م…
دوره آموزش MetaDE 🧬
ابزار MetaDE یک آموزش کاربردی و تخصصی در حوزه متاآنالیز دادههای بیان ژن است که به شما کمک میکند نتایج چندین مطالعه را بهصورت یکپارچه تحلیل کنید و به جمعبندی دقیقتر و قابلاعتمادتر برسید. 📊✨
در این دوره با استفاده از ابزارهای آماری در R یاد میگیرید ژنهای معنادار را شناسایی کنید و خروجیهایی مناسب برای مقاله و پایاننامه تولید کنید. 📝🔬
این دوره برای پژوهشگران، دانشجویان و فعالان حوزه بیوا…
دوره آموزش تحلیل بیان ژن با GEO2R 🧬📊
در این دوره کاربردی، نحوه کار با یکی از مهمترین ابزارهای بیوانفورماتیکی برای تحلیل دادههای بیان ژن را فرامیگیرید. این آموزش بر استخراج دادهها از پایگاه معتبر GEO و شناسایی ژنهایی که بیان متفاوت دارند (DEGs) تمرکز دارد. 🧪🔍
شما در این دوره یاد میگیرید که چگونه گروههای آزمایش و کنترل را تعریف کنید، آنالیزهای آماری لازم را انجام دهید و نتایج را در قالب نمودارهای علمی (مانند V…
آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning) 🧠📚
در این دوره با مفاهیم و مدلهای پیشرفته یادگیری عمیق و کاربردهای عملی آن در تحلیل دادههای پیچیده آشنا میشوید. آموزشها بهصورت کاملاً عملی و پروژهمحور ارائه شده و سرفصلهایی مثل ANN، CNN، Transfer Learning، YOLO و RNN را پوشش میدهد 📊🔍.
این دوره برای افرادی مناسب است که میخواهند درک کاربردیتری از هوش مصنوعی و شبکههای عصبی عمیق داشته باشند و مهارت خود را برای پروژههای علم…
آموزش برنامهنویسی R 📊📈
اگر به تحلیل داده، آمار، پژوهش علمی و بیوانفورماتیک علاقهمند هستید، این دوره میتواند یک شروع کاربردی و هدفمند برای شما باشد. 🚀 در این آموزش با مفاهیم پایه زبان R، ساختارهای داده، مدیریت و پردازش اطلاعات، تحلیل آماری و مصورسازی دادهها آشنا میشوید. 📉📊
این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و افرادی که میخواهند مهارت کار با دادهها را بهصورت اصولی یاد بگیرند، انتخابی مناسب است. 🎓🧬
مدرس: صدیقه …
دوره آموزش تحلیل Pan-cancer 🧬💻
در این دوره با مفهوم تحلیل Pan-cancer آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه دادههای چندین نوع سرطان را بهصورت همزمان بررسی و مقایسه کنید. 🔍📊
همچنین با استخراج و آمادهسازی دادهها از منابع معتبر، شناسایی الگوهای مشترک و اختصاصی و تفسیر نتایج کاربردی در تحقیقات سرطان آشنا خواهید شد. 🧪📈
این دوره برای دانشجویان و پژوهشگران حوزه سرطان، ژنتیک، بیوانفورماتیک و علوم زیستی طراحی شده است. 🎓🔬
مدر…
دوره تحلیل مایکروبیوم
مایکروبیوم یکی از جذابترین حوزههای امروز در علوم زیستی است؛ جایی که دنیای میکروبها میتواند سرنخهای مهمی درباره سلامت، بیماری و حتی پاسخ بدن به درمان در اختیار ما بگذارد. 🦠🔬
شناخت این دادهها فقط به دانستن مفاهیم محدود نمیشود؛ مهم این است که بتوان آنها را درست تحلیل کرد، الگوها را دید و از دل نتایج، به تفسیرهای ارزشمند رسید. 📊🧬
برای کسی که در مسیر پژوهش، پایاننامه یا تحلیل دادههای زیست…
به بایواینتلیجنت خوش آمدید؛
در عصر دادههای بزرگ، زیستشناسی دیگر تنها در آزمایشگاه خلاصه نمیشود. ما در بایواینتلیجنت در تلاشیم تا فاصله میان علوم زیستی و مهندسی کامپیوتر را با آموزشهای تخصصی پر کنیم.
🎯 در این کانال چه چیزی در انتظار شماست؟
* آموزشهای گامبهگام بیوانفورماتیک (از مقدماتی تا پیشرفته)
* دورههای تخصصی برنامهنویسی پایتون، R و تحلیل دادههای زیستی
* نکات کاربردی در زمینه هوش مصنوعی و ابزارهای محاسبا…
Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @biointelligent. 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.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 941,361 of 1,176,251entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Mentions
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
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 13 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Biointelligent” (@biointelligent), 184 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/biointelligent.
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.