Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Антивозрастной Блог Dr.Kuzminov

Channel

Антивозрастной Блог Dr.Kuzminov

@mdkuzminov

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

13,626subscribers

-14 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.

Register entry

Telegram ID-1001641624310
TypeChannel
Username@mdkuzminov
CreatedBetween 1 December 2021 and 30 April 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live16 August 2026
Measurements held9
Confirmed unchanged1 time, most recently 16 August 2026
On Telegramt.me/mdkuzminov

Growth

13,62013,64013,6307 August 2026 — 13,640 subscribers8 August 2026 — 13,637 subscribers9 August 2026 — 13,639 subscribers10 August 2026 — 13,633 subscribers11 August 2026 — 13,625 subscribers12 August 2026 — 13,629 subscribers13 August 2026 — 13,624 subscribers14 August 2026 — 13,620 subscribers16 August 2026 — 13,626 subscribers13,6267 August 202616 August 2026
9 measurements spanning 9 days, net -14. 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 13,617–13,643 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
16 Aug 2026, 08:5313,626+6
14 Aug 2026, 17:4513,620-4
13 Aug 2026, 11:3513,624-5
12 Aug 2026, 10:2413,629+4
11 Aug 2026, 12:3313,625-8
10 Aug 2026, 14:4213,633-6
9 Aug 2026, 15:1213,639+2
8 Aug 2026, 13:1013,637-3
7 Aug 2026, 13:4713,640first reading

Engagement

21 posts held, back to 31 March 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 19 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
20.6%
avg views ÷ 13,626 subscribers
Avg views / post
2,810
3 posts measured
Reaction rate
2.26%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 21 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 10 August 2026
Posts held21 (31 March 202610 August 2026)
Views total8,420
Reactions total190
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken15 Aug 2026, 11:15 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
5m 50s
Average length
1m 10s

Measured directly from 5 videos 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

1,594 reactions across 20 posts, in 17 distinct kinds. The most used accounts for 33.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
54133.9%
🔥49831.2%
👍36022.6%
👏603.76%
❤‍🔥392.45%
362.26%
🙏161.00%
🆒150.941%
😴70.439%
💯60.376%
😍30.188%
🤗30.188%
🤝30.188%
20.125%
💋20.125%
😐20.125%
😭10.063%

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 20 of the 21 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 1,594reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 21 most recent posts we hold, published 31 March 2026 to 10 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

10 Aug 2026, 11:25 UTC≈1,810 views75 reactionsread 15 August 2026

Posted without readable text

38👍19🔥104👏2💯2

5 Aug 2026, 14:39 UTC≈2,800 views63 reactionsread 15 August 2026

Можно ли вывести микропластик из организма? В прошлой статье я рассказывал, где в организме уже находят микропластик. Но значит ли это, что попавшие внутрь частицы остаются там навсегда? Не всегда. ▪️Часть микропластика проходит через кишечник и выводится естественным путем. Более мелкие частицы могут проникать в кровь и ткани. И дальше многое зависит от их размера, вида пластика и пути поступления. Что происходи

25👍14❤‍🔥7🙏7🔥6👏4

22 Jul 2026, 06:45 UTC≈3,810 views52 reactionsread 15 August 2026

МИКРОПЛАСТИК В ОРГАНИЗМЕ Где его уже нашли и как он может влиять на здоровье За последние несколько лет пластиковые частицы обнаружили не только в воде, воздухе и продуктах питания, но и в крови, плаценте, легких, почках, моче, ликворе и тканях головного мозга человека. Причем речь идет не об одном исследовании, а о десятках научных работ, опубликованных за последние несколько лет. Ученые изучают, какими путями ми

👍1918🔥84👏3

29 Jun 2026, 13:16 UTC≈4,700 views65 reactionsread 15 August 2026
Photo

Боль зависит от времени суток Почему одна и та же боль может ощущаться по-разному утром, днем и ночью? За последние несколько месяцев вышли сразу две интересные работы — в Science и Nature Communications. Обе посвящены одному вопросу: почему болевая чувствительность меняется в течение суток. Исследования пока проведены на мышах, но вместе они помогают понять, как внутренние биологические часы влияют на восприятие б

33👍12🔥84👏4💯4

17 Jun 2026, 13:40 UTC≈4,830 views80 reactionsread 15 August 2026

🏋️Рапамицин и физические упражнения. Новые данные о сочетании препарата и тренировок Рапамицин считается одним из самых перспективных препаратов в исследованиях старения. Физические упражнения, особенно силовые и аэробные, признаны самым надежным способом сохранить здоровье, мышечную силу и активность с возрастом. 👉Поэтому идея объединить рапамицин и тренировки выглядит вполне логичной. Если оба подхода связаны со

🔥30👍2316👏5🆒4😐2

10 Jun 2026, 06:50 UTC≈4,790 views55 reactionsread 15 August 2026

Друзья, интересная новость для вас👇 Мои коллеги, доктор Гаврилов Михаил и биолог-генетик Мальцева Ирина пригласили меня принять участие в онлайн-конференции-практикуме «Эпигенетический взлом-2026», которая пройдет 27-28 июня. На конференции я выступлю с лекцией о пептидном коде. Разберем, что такое пептиды, как на молекулярном уровне работают агонисты рецепторов ГПП-1 и ГИП, митохондриальные и другие пептиды и как

19🔥15👍7❤‍🔥4🆒4👏3🤗3

3 Jun 2026, 11:25 UTC≈5,440 views69 reactionsread 15 August 2026

NAD+: почему уровень может снижаться даже на фоне приема NMN NAD+ обычно обсуждают через призму восполнения: если с возрастом его уровень падает, значит, нужно дать клетке больше предшественников - NMN или NR. Но последние данные показывают, что возрастное снижение NAD+ связано не только с ухудшением синтеза. С возрастом клетка хуже восстанавливает запасы NAD+ и одновременно быстрее их расходует. Один из ключевых

🔥3217👍17👏3

28 May 2026, 13:45 UTC≈5,780 views145 reactionsread 15 August 2026

FERRO-AGING: железо, сенесценция и витамин C В марте 2026 года в журнале Cell Metabolism вышла работа, которая меняет то, как мы оцениваем один из самых рутинных анализов — ферритин. Исследователи под руководством Lixiao Liu описали механизм, который назвали ferro-aging — железо-опосредованное старение. По своей динамике ferro-aging напоминает медленную ржавчину: с возрастом железо постепенно накапливается в тканя

🔥7143👍187👏3😴3

25 May 2026, 11:20 UTC≈4,960 views75 reactionsread 15 August 2026
Video

Меня пригласил на подкаст Дмитрий Пивнев, сооснователь O-комплекс. Поговорили о том, что сегодня называют биохакингом. Обсудили детокс, сорбенты, баню, восстановление ЖКТ, пептиды, хроническую интоксикацию, энергию и восстановление организма. 👉Смотреть подкаст на YouTube https://youtu.be/uCERzCeLcc4?si=FIveIlNwCw0iGqAC

🔥34👍1714👏5🆒3😴2

22 May 2026, 09:15 UTC≈5,980 views41 reactionsread 15 August 2026
Photo

Превентмед’26 | 24-25 июня Превентивная медицина меняется быстрее, чем когда-либо. За последние 2-3 года произошло больше изменений, чем за предыдущее десятилетие. Появились новые протоколы, усиленная доказательная база, а запрос на специалистов по здоровью, качеству жизни и долголетию продолжает расти с каждым годом. Сегодня уже недостаточно просто работать по привычным схемам. Медицина развивается очень быстро,

15👍15🔥5👏32😴1

13 May 2026, 07:20 UTC≈5,900 views67 reactionsread 15 August 2026

❓ПОЧЕМУ ГОРМОНЫ ТЕРЯЮТ ЭФФЕКТ: как развивается гормональная резистентность В прошлом посте мы разобрали, почему уровень гормона в анализах не всегда отражает реальную работу гормональной системы. Сегодня рассматриваем следующий важный вопрос: почему так происходит. Гормональная резистентность — состояние, при котором гормона может быть достаточно, а иногда даже больше нормы, но ткани перестают нормально воспринимат

28🔥18👍8🆒4❤‍🔥3👏3💋2😴1

12 May 2026, 09:49 UTC≈4,880 views51 reactionsread 15 August 2026
Video

Кожа — это полноценный орган выведения. Через нее организм действительно избавляется от части токсинов. Но как именно работает чрескожная детоксикация, большинство представляет себе очень поверхностно. Многие сводят все к простому принципу: чем сильнее потеешь, тем лучше детокс. Хотя на практике все устроено намного сложнее. В новой лекции закрытого канала я начал большой блок по чрескожной детоксикации. Разобрал,

🔥2019👍11👏1

Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @mdkuzminov. 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 — 1,151,048 of 1,481,243entries 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.

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

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.

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

“Антивозрастной Блог Dr.Kuzminov” (@mdkuzminov), 13,626 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/mdkuzminov.

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.