Channel
@neuro_mouse
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry
1,625subscribers
+4 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001242850705 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @neuro_mouse |
| Created | 10 October 2021 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 13 August 2026 |
| On Telegram | t.me/neuro_mouse |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Aug 2026, 05:18 | 1,625 | +3 |
| 7 Aug 2026, 19:01 | 1,622 | +1 |
| 7 Aug 2026, 02:16 | 1,621 | no change |
| 7 Aug 2026, 02:07 | 1,621 | first reading |
17 posts held, back to 6 December 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 29 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 17 (6 December 2025 – 29 July 2026) |
| Views total | 498 |
| Reactions total | 45 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 17:55 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.
677 reactions across 17 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 74.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 502 | 74.2% | |
| 👍 | 175 | 25.8% |
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 17 of the 17 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 677reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 6 December 2025 to 29 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.
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @neuro_mouse. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 17 most recent posts we hold for this entry, published 6 December 2025 to 29 July 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
Дорогие читатели, всем привет! ✨ Давно уже хожу вокруг да около того, чтобы поделиться своими размышлениями про свою работу в науке сейчас, но в формат поста втиснуться так и не смогла. Поэтому решила попробовать что-то новое : ) В этом войсе-подкасте рассказала о: ⚪️ рубеже "10 лет в науке" 🗂 своем выгорании и по каким признакам я его "отсекла" ⚪️ планах, что с этим делать дальше (радикальными и не очень радикал…
❤35👍10
Пока у меня затишье в блоге (надеюсь скоро вылезти из-под завала дел), делюсь исследованием своих дорогих коллег 💗
❤13👍3
Журнал "Psychoneuroendocrinology" тут прислал напоминалку о том, что надо поделиться своим исследованием. Делюсь! У нас вышла статья "Oxytocin dynamics and synchrony in mother-child dyads: Long-term neuroendocrine effects of maternal institutionalization", где мы изучали влияние опыта проживания в детском доме у мам на уровень окситоцина у них и их детей. И вот что у нас получилось. У матерей с опытом проживания в …
❤19👍11
6 марта в 19:00 по мск буду выступать на Polyglot Gathering Online с лекцией "How the brain learns new languages: from childhood to adulthood". Буду рассказывать про то, чем изучение родного языка детьми отличается от изучения иностранного языка во взрослом возрасте и чем можно вдохновиться, смотря на детей, для обучения во взрослом возрасте. Запись будет, но позже (выложу, когда будет). Давно хотела попасть на Po…
❤34👍9
Время в мозге Время — слово, которое не надо никому особо объяснять. Его можно фиксировать, почувствовать, идет оно медленно или быстро. Но вот вопрос — на что мы опираемся в этих суждениях? У нас нет “рецепторов” для “частиц времени”, как, например, в случае со зрением (фоторецепторы детектируют фотоны). На что тогда мы опираемся, когда говорим о чувстве времени? Такой амбициозный вопрос поднимает Юрий Бужаки в …
❤25👍17
Последний месяц мы с моей подругой художницей-фасилитаторкой Катей готовим курс “Хорошей дороги!”. 🔆 Курс о том, как приходить (а не просто идти) к своим целям и как выстраивать ритм жизни, чтобы все сложности на этом пути не были неожиданностями. Это одна из моих любимых тем, на которую я постоянно что-то читаю, обсуждаю с друзьями и наблюдаю за собой по этому поводу очень внимательно. Поэтому давно хотела собрат…
❤14👍7
Сужение восприятия у ребенка Однажды в книге «Как мы учимся?» Станисласа Дэена я прочитала: Новорождённые обладают универсальной способностью различать все фонемы, существующие в языках мира. Много раз возвращалась к этой фразе потом. Там еще было красивое продолжение, что «Это позволяет им в первые месяцы жизни быть “гражданами мира” в плане восприятия речи» — красота же! Идея в том, что младенцы гораздо более…
❤42👍10
В прошлую субботу мы с Катей провели воркшоп про то, как отдыхать с точки зрения работы мозга. 50+ регистраций, 35 участников, живое общение, мы шутили шутки и обсудили весьма важные вещи! Честно скажу, мне очень понравилось. Спасибо Кате и всем участникам! Это была наша проба пера и мы считаем, что она весьма успешная. Следующий пункт - курс, который мы уже давно (а главное - с удовольствием!) готовим. Пришло время…
👍15❤9
В прошлом году как-то очень неожиданно осуществилась моя давняя мечта: составить и прочитать курс по нейрофизиологии для широкой публики, в данном случае — для слушателей программы “Телесная психология”. При подготовке материалов я первым делом пробежалась по материалам, оставшихся с лекций, которые я читала в Вышке. Но то были лекции для студентов, которые так или иначе изучали что-то, связанное с нейробиологией, т…
❤26👍9
Всем привет! ✨ Напоминаю, что уже завтра мы с моей подругой Катей, художницей и фасилитаторкой, проведем бесплатный онлайн воркшоп о том, как лучше выстраивать свой отдых, чтобы точно отдохнуть! С опорой на нейронаучные знания и с приятной практикой, чтобы точно во всем разобраться. Зарегистрироваться еще можно по ссылке. А кто зарегистрировался, проверьте, пожалуйста, почты (в том числе папку «спам») и если письм…
❤20👍6
Друзья, привет, как ваше начало года? Я провела новогодние праздники в путешествии по Узбекистану, очень довольна. Медленно, но верно включаюсь в рабочие процессы, хотя на основной работе предусмотрительно взяла еще неделю отпуска (ну, знаете, путешествие — такой отпуск, после которого нужен еще один…). В прошлом году я впервые оказалась на краю того, что, видимо, можно было бы назвать выгоранием. Работу над иссле…
❤41👍14
Итоги 2025 года: Люблю я этот формат, ничего не могу с собой поделать. ✨Рабочее ✨ 🔷Опубликовали с коллегами 4 статьи ♦️Первая — про быструю систему анализа семантических характеристик в языке ♦️Вторая — про особенности слухового восприятия у мальчков и девочек 3-6 лет (писала о ее сути здесь) ♦️Третья — про новый метод анализа МЭГ-данных во время чтения текстов ♦️Четвертая — (самая любимая!) про разные мозговые ме…
❤61👍20
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @neuro_mouse. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Citation-graph rank — 977,897 of 1,169,250entries 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
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.
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.
“Анастасия Неклюдова | Нейронаука, книги, языки” (@neuro_mouse), 1,625 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/neuro_mouse.
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.