A share point for molecular modeling and simulation fans...Join us! Enjoy sharing new ideas!
Enter discussion group via this link
https://t.me/+UbwcKVMzd5jlyjq_
Our LinkedIn official page
Go Molecular Modeling
Instagram: @go_molecular_modeling
Created
Between 1 April 2019 and 31 August 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
2 measurements spanning 2 days. 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 108–110 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
9 Aug 2026, 07:32
109
no change
7 Aug 2026, 10:21
109
first reading
Engagement
20 posts held, back to 19 December 2024 — 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
45.4%
avg views ÷ 109 subscribers
Avg views / post
49.5
2 posts measured
Reaction rate
9.09%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 20 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 19 July 2026
Posts held
20 (19 December 2024 – 19 July 2026)
Views total
99
Reactions total
9
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
9 Aug 2026, 07:32 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
Photos
254
Videos
15
Links
234
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 9 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Video runtime
42s
Average length
42s
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
44 reactions across 12 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 45.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
20
45.5%
😭
9
20.5%
👍
6
13.6%
👏
4
9.09%
😢
2
4.55%
💯
1
2.27%
🔥
1
2.27%
🙏
1
2.27%
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 12 of the 20 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 44reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 19 December 2024 to 19 July 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.
سلام و وقت بخیر😊
با توجه به اینکه ساعت قبلی برای تعدادی از دوستان مناسب نبود، ساعت برگزاری ژورنال کلاب به ۱۰:۳۰ الی ۱۲ تغییر کرد.
در این جلسه، با ذکر مثال و همچنین بیان تجربیات قبلی، راجع به "مدلسازی مولکولی و کاربردهای آن در مطالعات مقاومت میکربی" صحبت خواهیم کرد.
📣 شرکت برای عموم آزاد و رایگان است.
📣 همچنین دوستان می توانند از طریق گوگل میت به صورت آنلاین با ما همراه باشند.
🎥 Meet.google.com/otp-teeu-xey
🕰️ …
سلام و وقت دوستان بخیر 🙂
بعد از وقفه ای طولانی، در خدمتتون هستم با یک ژورنال کلاب دیگر. در این جلسه، با ذکر مثال و همچنین بیان تجربیات قبلی، راجع به "مدلسازی مولکولی و کاربردهای آن در مطالعات مقاومت میکربی" صحبت خواهیم کرد.
📣 شرکت برای عموم آزاد و رایگان است.
📣 همچنین دوستان می توانند از طریق گوگل میت به صورت آنلاین با ما همراه باشند.
🎥 Meet.google.com/opt-teeu-xey
🕰️ تاریخ و ساعت : سه شنبه 30 تیرماه 1405 ساعت 8:…
🏢گوگل دیگر آن گوگل سابق نیست!
میلیونها کاربر در حال حذف گوگل و مهاجرت به داکداکگو 🌐 هستند
گوگل میخواهد جستوجوی اینترنتی را وارد عصر تازهای کند؛ اما همه کاربران از این تغییر خوشحال نیستند.
🔸پس از آنکه گوگل در کنفرانس سالانه توسعهدهندگان خود از تغییرات بزرگ در موتور جستوجو رونمایی کرد، موجی از انتقادها به راه افتاد. گوگل میخواهد کادر جستوجو را از یک ابزار ساده برای پیدا کردن لینکها، به یک موتور گفتوگومحور…
سلام به دوستان و همراهان عزیزم🌷
امیدوارم اوضاع و احوالتون قابل تحمل باشه.
خلاصه، با آخرین دو جنگنده ای که از بغل گوشم رد شد، طبع طنزم شکوفا شد و تصمیم گرفتم مجددا جلسات مهم و حیاتی گپ و گفت در مورد «مهارتهای پژوهشی» و همچنین «مدلسازی مولکولی» رو از نو شروع کنم.
فعلا قرارمون همین جا، ولی اگر نت قطع شد، از سایت ما
DiyaraZist.ir
خبرها رو به اطلاعتون می رسونم.
خوشحال میشم در این سرخوشی همراه من باشین :))
محورهایصح…
دوستان و همراهان عزیز،
ویدئوی ضبط شده رویداد «آشنایی با کاربردهای مدلسازی مولکولی در علوم پایه و پزشکی» هم اکنون از کانال آپارات دیارازیست در دسترس علاقمندان قرار گرفته است.
امیدوارم برای شما مفید باشد.
https://www.aparat.com/v/fmcgpbh
دوستان عزیز
باعث خوشحالی ماست که در این رویداد در خدمت شما باشیم.
وبینار «آشنایی با کاربردهای مدلسازی مولکولی در علوم پایه و پرشکی»
در این رویداد، ضمن آشنایی با مفهوم مدلسازی مولکولی، با مثالهایی کاربرد رویکردهای مختلف آن شامل #داکینگـ_مولکولی، #شبیه_سازی_حرکات_مولکولی، و #ساخت_مدل پروتئین ها را در علوم پایه و پزشکی بررسی خواهیم کرد.
تاریخ برگزاری روز چهارشنبه ۲۶ خرداد هست.
ساعت: ۱۹ تا ۲۱
برای ثبت نام کلیک کنید.
…
📚 ژورنال کلاب آنلاین انجمن INRP
📑 Is Target-Based Drug Discovery Efficient? Discovery and "off-Target" Mechanism of All Drugs.
ارائه دهنده: فاطمه امین پور.
به یاد دکتر آرش صدری.
✍️ در جلسه ای حضوری به ارائه این مقاله دربارۀ تقلیلگرایی، رویکرد غالب حال حاضر در علوم مختلف از جمله علوم اعصاب، میپردازیم. قابل توجه است که با حدود 20000 بازدید، این مقاله از پرخوانندهترین مقالات انتشارات ACS بوده و حتی در وبسایت مجلۀ …
⚫ بازگشت همه به سوی اوست
▪️متاسفانه مطلع شدیم دوست عزیزمان دکتر آرش صدری، دار فانی را وداع گفته و ما را در غم از دست دادنش تنها گذاشته است.
▪ درگذشت ایشان را تسلیت عرض نموده، از خداوند متعال برای روح آن عزیز از دست رفته آرامش ابدی و برای خانواده محترمش صبر و شکیبایی، مسئلت مینماییم🖤
دکتر صدری یکی از آزاده ترین و باسوادترین افرادی بودن که می شناختم. از آزمایشگاه UCSF پذیرش گرفته بودند و در شرف مهاجرت بودند. فقدان ایشان برای جامعه علمی ضربه جبران ناپذیری است. خداوند به عزیزان و دوستانشان صبر بدهد. روح بزرگشان قرین رحمت الهی🖤🖤🖤
https://www.aparat.com/v/lnj5sbx
سلام و وقت بخیر 🌺
فایل ضبط شده جلسه ژورنال کلاب روز سه شنبه 23 بهمن ماه، که با همت دوستان آزمایشگاه رایازیست آزما برگزار شد، در کانال آپارات ما بارگذاری شده است. در این جلسه ما به بررسی یک مقاله با عنوان ذیل پرداختیم:
A Review on Molecular Modeling and Molecular Docking
در این نشست مروری داشتیم بر تعریف مدلسازی مولکولی و رویکردهای مرتبط با آن، شامل داکینگ مولکولی، شبیه سازی حرکات م…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @molecular_modeling. 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 9 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Go molecular modeling!” (@molecular_modeling), 109 subscribers as measured 9 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/molecular_modeling.
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.