TSL: MDCAT, ECAT & NET, Prep

ā§§ā§Ļ āĻšāĻž+
āĻĄāĻžāωāύāϞ⧋āĻĄ
āϏāĻžāĻŽāĻ—ā§āϰ⧀āϰ āϰ⧇āϟāĻŋāĻ‚
āĻĒā§āϰāĻ¤ā§āϝ⧇āϕ⧇
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ
āĻ¸ā§āĻ•ā§āϰāĻŋāύāĻļāĻŸā§‡āϰ āĻ›āĻŦāĻŋ

āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇

āĻĨāĻŋāĻ™ā§āĻ• āĻ¸ā§āϟāĻžāĻĄāĻŋ āϞāĻžāĻ°ā§āύ (TSL) āĻšāϞ āĻĒāĻžāĻ•āĻŋāĻ¸ā§āϤāĻžāύ⧇āϰ #1 AI-āϚāĻžāϞāĻŋāϤ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ MDCAT, ECAT, NET, NUMS, āĻāĻŦāĻ‚ āĻ…āĻ¨ā§āϝāĻžāĻ¨ā§āϝ āĻŦāĻŋāĻļā§āĻŦāĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻžāϞāϝāĻŧ āĻĒā§āϰāĻŦ⧇āĻļāĻŋāĻ•āĻž āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€ āĻļ⧇āĻ–āĻžāϰ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒāĨ¤ āφāĻĒāύāĻŋ FSc āĻ…āĻĨāĻŦāĻž A-āϞ⧇āϭ⧇āϞ⧇ āϝāĻžāχ āĻšā§‹āύ āύāĻž āϕ⧇āύ, TSL āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āĻ…āύ⧁āĻļā§€āϞāύ, āĻļ⧇āĻ–āĻž āĻāĻŦāĻ‚ āϏāĻĢāϞ āĻšāĻ“āϝāĻŧāĻžāϰ āϏāĻŦāĻšā§‡āϝāĻŧ⧇ āĻ¸ā§āĻŽāĻžāĻ°ā§āϟ āωāĻĒāĻžāϝāĻŧ āĻĻ⧇āϝāĻŧāĨ¤ āĻāϟāĻŋ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻ°ā§āĻŦāĻžāĻ¤ā§āĻŽāĻ• āĻ…āύāϞāĻžāχāύ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋ āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽ āϝāĻž āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ āĻāĻŦāĻ‚ āϧāĻžāϰāĻŖāĻž āϏāĻšāĻœā§‡āχ āφāϝāĻŧāĻ¤ā§āϤ āĻ•āϰāϤ⧇ āϏāĻžāĻšāĻžāĻ¯ā§āϝ āĻ•āϰāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻĄāĻŋāϜāĻžāχāύ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧ⧇āϛ⧇āĨ¤



āϕ⧇āύ TSL āĻŦ⧇āϛ⧇ āύāĻŋāύ: āĻĨāĻŋāĻ™ā§āĻ• āĻ¸ā§āϟāĻžāĻĄāĻŋ āϞāĻžāĻ°ā§āύ?

TSL āϕ⧇āĻŦāϞ āφāϰ⧇āĻ•āϟāĻŋ MDCAT āĻŦāĻž ECAT āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āύāϝāĻŧāĨ¤ āĻāϟāĻŋ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻŽā§āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ AI-āϚāĻžāϞāĻŋāϤ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ¸ā§āϟāĻžāĻĄāĻŋ āϏāĻšāĻ•āĻžāϰ⧀ āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽ āϝāĻž āĻĒāĻžāĻ•āĻŋāĻ¸ā§āϤāĻžāύāĻŋ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āĻĻ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āϤ⧈āϰāĻŋ āϝāĻžāϰāĻž NUST, NUMS, PIEAS, UET, FAST, āĻāĻŦāĻ‚ GIKI āĻāϰ āĻŽāϤ⧋ āĻļā§€āĻ°ā§āώ āĻŦāĻŋāĻļā§āĻŦāĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻžāϞāϝāĻŧāϗ⧁āϞāĻŋāϤ⧇ āĻ­āĻ°ā§āϤāĻŋāϰ āĻ¸ā§āĻŦāĻĒā§āύ āĻĻ⧇āϖ⧇āĨ¤ TSL āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻŦā§āϝāĻ•ā§āϤāĻŋāĻ—āϤ AI āĻ…āĻ§ā§āϝāϝāĻŧāύ āϏāĻšāĻ•āĻžāϰ⧀ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŦāĻŋāĻļā§āĻŦāĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻžāϞāϝāĻŧ āĻĒā§āϰāĻŦ⧇āĻļ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āĻšāĻŋāϏ⧇āĻŦ⧇ āĻ•āĻžāϜ āĻ•āϰ⧇ āϝāĻž āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻļ⧇āĻ–āĻžāϰ āϚāĻžāĻšāĻŋāĻĻāĻžāϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āĻ–āĻžāĻĒ āĻ–āĻžāχāϝāĻŧ⧇ āύ⧇āϝāĻŧāĨ¤



āĻŽā§‚āϞ āĻŦ⧈āĻļāĻŋāĻˇā§āĻŸā§āϝ:

  • āĻ…āύ⧁āĻļā§€āϞāύ āϕ⧁āχāϜ: āĻĒāĻĻāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻž, āϰāϏāĻžāϝāĻŧāύ, āĻœā§€āĻŦāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ, āχāĻ‚āϰ⧇āϜāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ—āĻŖāĻŋāϤ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻ¸ā§āĻŽāĻžāĻ°ā§āϟ, āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧāĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋāĻ• āϕ⧁āχāϜ āύāĻŋāύāĨ¤ TSL āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻĒā§āϰāĻŦ⧇āĻļ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āĻ…āύ⧁āĻļā§€āϞāύ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āĻšāĻŋāϏ⧇āĻŦ⧇ āĻ•āĻžāϜ āĻ•āϰ⧇ āϝ⧇āĻ–āĻžāύ⧇ āφāĻĒāύāĻŋ āĻŦāĻžāĻ¸ā§āϤāĻŦ-āĻļ⧈āϞ⧀āϰ āĻ…āύāϞāĻžāχāύ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž āĻĻāĻŋāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇āύ āĻāĻŦāĻ‚ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋ āĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝāĻžāϝāĻŧāύ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇āύāĨ¤

  • āĻŦāĻŋāĻļ⧇āώāĻœā§āĻž āĻ­āĻŋāĻĄāĻŋāĻ“ āϞ⧇āĻ•āϚāĻžāϰ: āĻĒāĻžāĻ•āĻŋāĻ¸ā§āϤāĻžāύ⧇āϰ āĻļā§€āĻ°ā§āώ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻ•āĻĻ⧇āϰ āĻ•āĻžāĻ› āĻĨ⧇āϕ⧇ āϜāϟāĻŋāϞ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧāϗ⧁āϞāĻŋ āϏāĻšāĻœā§‡āχ āĻļāĻŋāϖ⧁āύ āĻāĻŦāĻ‚ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋāϕ⧇ āφāϰāĻ“ āĻ¸ā§āĻŽāĻžāĻ°ā§āϟ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤


  • āĻŦāĻŋāĻļāĻžāϞ MCQ āĻŦā§āϝāĻžāĻ‚āĻ•: āĻŦāĻŋāĻ¸ā§āϤāĻžāϰāĻŋāϤ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ āϏāĻš āĻŦāĻžāĻ¸ā§āϤāĻŦ MDCAT, ECAT, NET, āĻāĻŦāĻ‚ NUMS āĻ…āϤ⧀āϤ⧇āϰ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻĒāĻ¤ā§āϰ āĻĨ⧇āϕ⧇ 20,000+ MCQ āĻ…ā§āϝāĻžāĻ•ā§āϏ⧇āϏ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤


  • āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ āĻ•āϰāĻž āĻ…āϤ⧀āϤ⧇āϰ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻĒāĻ¤ā§āϰ: āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āϧāϰāĻŖ āĻŦ⧁āĻāϤ⧇ NUMS, UHS, NUST, PIEAS āĻāĻŦāĻ‚ FAST āĻĨ⧇āϕ⧇ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ āĻ•āϰāĻž āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻĒāĻ¤ā§āϰāϗ⧁āϞāĻŋ āĻ…āĻ§ā§āϝāϝāĻŧāύ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤


  • AI āĻŦā§āϝāĻžāĻ–ā§āϝāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āĻ…āύ⧁āĻŦāĻžāĻĻ: āϏāĻšāϜ āĻ­āĻžāώāĻžāϝāĻŧ āϤāĻžā§ŽāĻ•ā§āώāĻŖāĻŋāĻ• āĻŦā§āϝāĻžāĻ–ā§āϝāĻž āĻĒ⧇āϤ⧇ TSL āĻāϰ AI āĻ…āĻ§ā§āϝāϝāĻŧāύ āϏāĻšāĻ•āĻžāϰ⧀ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤ āφāĻŽāĻžāĻĻ⧇āϰ āĻ­āϝāĻŧ⧇āϏ-āϟ⧁-āĻ­āϝāĻŧ⧇āϏ āĻāφāχ āϏāĻŋāĻ¸ā§āĻŸā§‡āĻŽ āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āĻ•āĻĨā§‹āĻĒāĻ•āĻĨāύ⧇āϰ āĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽā§‡ āϧāĻžāϰāĻŖāĻžāϗ⧁āϞāĻŋ āĻļāĻŋāĻ–āϤ⧇āĻ“ āϏāĻžāĻšāĻžāĻ¯ā§āϝ āĻ•āϰ⧇āĨ¤

  • āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŽā§‚āϞāĻ• āĻĒāĻĄāĻ•āĻžāĻ¸ā§āϟ: āĻ•ā§āϝāĻžāϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāĻŋāĻ•āĻž, āĻ…āĻ§ā§āϝāϝāĻŧāύ⧇āϰ āĻ…āύ⧁āĻĒā§āϰ⧇āϰāĻŖāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āϏāĻžāĻĢāĻ˛ā§āϝ⧇āϰ āϟāĻŋāĻĒāϏ āϏāĻš āωāĻšā§āϚāĻŽāĻžāύ⧇āϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŽā§‚āϞāĻ• āĻĒāĻĄāĻ•āĻžāĻ¸ā§āϟ āωāĻĒāĻ­ā§‹āĻ— āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤

  • āĻĒāϰāĻžāĻŽāĻ°ā§āĻļ āĻ“ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧāϤāĻž: āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻļ⧇āĻ–āĻžāϰ āϝāĻžāĻ¤ā§āϰāĻž āϜ⧁āĻĄāĻŧ⧇ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāύāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻĒāϰāĻžāĻŽāĻ°ā§āĻļāĻĻāĻžāϤāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āϏāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āĻĻ⧇āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϝ⧋āĻ—āĻžāϝ⧋āĻ— āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤



āϏāĻŽāĻ¸ā§āϤ āĻĒā§āϰāϧāĻžāύ āĻĒā§āϰāĻŦ⧇āĻļāĻŋāĻ•āĻž āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋ āύāĻŋāύ:

  • āĻŽā§‡āĻĄāĻŋāϕ⧇āϞ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž: MDCAT, NUMS, UHS, FMDC

  • āχāĻžā§āϜāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰāĻŋāĻ‚ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž: ECAT (UET), NET (NUST), FAST, PIEAS, GIKI

  • āĻ…āĻ¨ā§āϝāĻžāĻ¨ā§āϝ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž: NTS, SAT (āĻĒāĻžāĻ•āĻŋāĻ¸ā§āϤāĻžāύ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€)



TSL Learn āĻļ⧁āϧ⧁āĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻĒā§āϰāĻŦ⧇āĻļāĻŋāĻ•āĻž āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋāϰ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āύāϝāĻŧ āĻŦāϰāĻ‚ āĻŦāĻŋāĻļā§āĻŦāĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻžāϞāϝāĻŧ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻŽā§āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āĻ…āύāϞāĻžāχāύ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋāϰ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύāĻ“āĨ¤ āĻ­āĻ°ā§āϤāĻŋāĨ¤



āϕ⧇āύ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āϰāĻž TSL-āĻ āĻŦāĻŋāĻļā§āĻŦāĻžāϏ āĻ•āϰ⧇

  • āĻĒāĻžāĻ•āĻŋāĻ¸ā§āϤāĻžāύ āϜ⧁āĻĄāĻŧ⧇ āĻšāĻžāϜāĻžāϰ āĻšāĻžāϜāĻžāϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻ°ā§āĻĨā§€āϰ āĻŦāĻŋāĻļā§āĻŦāĻžāϏāϝ⧋āĻ—ā§āϝ

  • MDCAT 2025 āĻāĻŦāĻ‚ ECAT 2025-āĻāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ āĻ•āϰāĻž āĻ•āĻ¨ā§āĻŸā§‡āĻ¨ā§āϟ
  • āχāĻ‚āϰ⧇āϜāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ āωāĻ°ā§āĻĻ⧁ āωāĻ­āϝāĻŧ āĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽāϕ⧇ āĻ…āĻ¨ā§āϤāĻ°ā§āϭ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰ⧇

  • āύāĻŋāϝāĻŧāĻŽāĻŋāϤ āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ, āύāϤ⧁āύ āϕ⧁āχāϜ, āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻžāĻŽā§‚āϞāĻ• āĻĒāĻĄāĻ•āĻžāĻ¸ā§āϟ āĻāĻŦāĻ‚ AI-āϚāĻžāϞāĻŋāϤ āĻ…āĻ¨ā§āϤāĻ°ā§āĻĻ⧃āĻˇā§āϟāĻŋ



āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϝ⧋āĻ—āĻŋāϤāĻžāϝāĻŧ āĻāĻ—āĻŋāϝāĻŧ⧇ āĻĨāĻžāϕ⧁āύ

  • āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻ•āĻ°ā§āĻŽāĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āĻ…āĻ—ā§āϰāĻ—āϤāĻŋ āĻŦāĻŋāĻļā§āϞ⧇āώāĻŖ āĻŸā§āĻ°ā§āϝāĻžāĻ• āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤

  • āĻ…āĻ§ā§āϝāϝāĻŧāύ⧇āϰ āϧāĻžāϰāĻž āĻŦāϜāĻžāϝāĻŧ āϰāĻžāϖ⧁āύ āĻāĻŦāĻ‚ āϧāĻžāϰāĻžāĻŦāĻžāĻšāĻŋāĻ•āϤāĻž āĻŦā§āϝāĻžāϜ āĻ…āĻ°ā§āϜāύ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤


  • āϞāĻŋāĻĄāĻžāϰāĻŦā§‹āĻ°ā§āĻĄā§‡ āĻŦāĻ¨ā§āϧ⧁āĻĻ⧇āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϝ⧋āĻ—āĻŋāϤāĻž āĻ•āϰ⧁āύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻĻāĻŋāύ āωāĻ¨ā§āύāϤāĻŋ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤

  • TSL-āĻāϰ AI-āϚāĻžāϞāĻŋāϤ āĻ…āύāϞāĻžāχāύ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻžāϰ āĻĒā§āϰāĻ¸ā§āϤ⧁āϤāĻŋāϰ āĻšā§āϝāĻžāϞ⧇āĻžā§āϜāϗ⧁āϞāĻŋāϰ āĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽā§‡ āĻ…āύ⧁āĻĒā§āϰāĻžāĻŖāĻŋāϤ āĻĨāĻžāϕ⧁āύāĨ¤



āφāϜāχ āφāĻĒāύāĻžāϰ āϝāĻžāĻ¤ā§āϰāĻž āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧁āύ

TSL āϏāĻŦāĻ•āĻŋāϛ⧁ āύāĻŋāϝāĻŧ⧇ āφāϏ⧇ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āϜāύ — āĻ…āϤ⧀āϤ⧇āϰ āĻ•āĻžāĻ—āϜāĻĒāĻ¤ā§āϰ, āύ⧋āϟ, āĻŽāĻ• āĻŸā§‡āĻ¸ā§āϟ, āĻāφāχ āϟāĻŋāωāϟāϰāĻŋāĻ‚ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ­āϝāĻŧ⧇āϏ-āϟ⧁-āĻ­āϝāĻŧ⧇āϏ āĻāφāχ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāĻŋāĻ•āĻž — āϏāϰāĻžāϏāϰāĻŋ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻŽā§‹āĻŦāĻžāχāϞ⧇āĨ¤



āφāϜāχ āϟāĻŋāĻāϏāĻāϞ āϞāĻžāĻ°ā§āύ āĻĄāĻžāωāύāϞ⧋āĻĄ āĻ•āϰ⧁āύ āĻāĻŦāĻ‚ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻŦāĻŋāύāĻžāĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝ⧇āϰ āĻŸā§āϰāĻžāϝāĻŧāĻžāϞ āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧁āύ āĻĒāĻžāĻ•āĻŋāĻ¸ā§āϤāĻžāύ⧇āϰ āϏāĻŦāĻšā§‡āϝāĻŧ⧇ āωāĻ¨ā§āύāϤ āĻŦāĻŋāĻļā§āĻŦāĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻžāϞāϝāĻŧ āĻĒā§āϰāĻŦ⧇āĻļ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ⧇āϰ āĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽā§‡ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻ¸ā§āĻŦāĻĒā§āύ⧇āϰ āĻŦāĻŋāĻļā§āĻŦāĻŦāĻŋāĻĻā§āϝāĻžāϞāϝāĻŧ⧇āϰ āĻĻāĻŋāϕ⧇ āϝāĻžāĻ¤ā§āϰāĻž āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰāϤ⧇āĨ¤
āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ āĻ•āϰāĻž āĻšā§Ÿā§‡āϛ⧇
ā§¨ā§Š āύāϭ⧇, ⧍ā§Ļ⧍ā§Ģ

āĻĄā§‡āϟāĻž āϏ⧁āϰāĻ•ā§āώāĻž

āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻ‚āĻ—ā§āϰāĻš āĻāĻŦāĻ‚ āĻļā§‡ā§ŸāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āϤāĻž āĻĨ⧇āϕ⧇āχ āύāĻŋāϰāĻžāĻĒāĻ¤ā§āϤāĻž āĻŦā§āϝāĻŦāĻ¸ā§āĻĨāĻž āĻ•āĻžāϜ āĻ•āϰāĻž āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ⧇āϰ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ, āϕ⧋āύ āĻ…āĻžā§āϚāϞ⧇ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰāĻž āĻšāĻšā§āϛ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻ•āĻžāϰ⧀āϰ āĻŦ⧟āϏ⧇āϰ āĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋāϤ⧇ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻ—ā§‹āĻĒāĻ¨ā§€ā§ŸāϤāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āϏ⧁āϰāĻ•ā§āώāĻž āĻŦā§āϝāĻŦāĻ¸ā§āĻĨāĻž āφāϞāĻžāĻĻāĻž āĻšāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇āĨ¤ āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āĻāχ āϤāĻĨā§āϝ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āϛ⧇āύ āĻāĻŦāĻ‚ āϏāĻŽā§Ÿā§‡āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϤāĻž āφāĻĒāĻĄā§‡āϟ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇āĨ¤
āϕ⧋āύāĻ“ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻĨāĻžāĻ°ā§āĻĄ-āĻĒāĻžāĻ°ā§āϟāĻŋāϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āĻļā§‡ā§ŸāĻžāϰ āĻ•āϰāĻž āĻšā§ŸāύāĻŋ
āĻĄā§‡āϭ⧇āϞāĻĒāĻžāϰ āϕ⧀āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻļā§‡ā§ŸāĻžāϰ āĻ•āϰāĻžāϰ āĻ•āĻĨāĻž āĻ˜ā§‹āώāĻŖāĻž āĻ•āϰ⧇āύ āϏ⧇āχ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āϕ⧇ āφāϰāĻ“ āϜāĻžāύ⧁āύ
āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒ āĻāχāϏāĻŦ āϧāϰāύ⧇āϰ āĻĄā§‡āϟāĻž āϏāĻ‚āĻ—ā§āϰāĻš āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇
āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāϏ āĻŦāĻž āĻ…āĻ¨ā§āϝāĻžāĻ¨ā§āϝ āφāχāĻĄāĻŋ
āĻĄā§‡āϟāĻž āĻāύāĻ•ā§āϰāĻŋāĻĒā§āϟ āĻ•āϰāĻž āĻšā§ŸāύāĻŋ
āφāĻĒāύāĻŋ āĻāχ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻŽā§āϛ⧇ āĻĢ⧇āϞāĻžāϰ āĻ…āύ⧁āϰ⧇āĻžāϧ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰāĻŦ⧇āύ

āύāϤ⧁āύ āϕ⧀ āφāϛ⧇

📚 New MCQs & Past Papers
đŸŽĨ Updated Notes & Video Lectures
🤖 Smarter AI Chatbot + Voice Assistant
🎧 New Educational Podcasts
âšĄī¸ Faster, smoother prep for MDCAT, ECAT, NUMS & more
🐞 Minor Bug Fixes & Improvements