USDA Besin Veritabanı: FoodData Central Nasıl Kullanılır?

Bir diyetisyenin TürKomp'ta bulamadığı besin için ilk baktığı yer genellikle ABD Tarım Bakanlığı'nın (USDA) verisidir. Ancak "USDA'ya baktım" demek artık tek başına yeterli değil: USDA besin veritabanı bugün FoodData Central (FDC) adıyla, farklı amaçlarla derlenmiş beş veri türünü bir arada sunuyor ve aynı besin için birden çok kayıt çıkabiliyor. Bu rehber, hangi veri türünün neye yaradığını, doğru kaydın nasıl seçildiğini ve Türk besinleriyle eşleştirmede sık yapılan hataları anlatıyor.

USDA besin veritabanı FoodData Central; laboratuvar analizine dayanan Foundation Foods, 2018'de dondurulan SR Legacy, diyet anketleri için hazırlanan FNDDS, ambalaj etiketinden derlenen Branded Foods ve deneysel veriler olmak üzere beş veri türünden oluşur. Çiğ ve temel besinler için Foundation veya SR Legacy, karışık yemekler için FNDDS tercih edilir.

FoodData Central nedir?

FoodData Central, USDA Tarımsal Araştırma Servisi (ARS) tarafından yürütülen ve Ulusal Tarım Kütüphanesi üzerinden yayımlanan entegre besin kompozisyon sistemidir. 2019'da yayına girdi ve daha önce ayrı ayrı yayımlanan veri setlerini tek arayüzde topladı. Verinin tamamı kamu malıdır (CC0 lisansı); ücretsiz indirilebilir, bir API anahtarıyla programatik olarak sorgulanabilir.

USDA verisini TürKomp, BLS ve Ciqual ile genel hatlarıyla karşılaştıran bir yazımız zaten var (besin kompozisyon veritabanları karşılaştırması). Burada yalnız FDC'nin iç yapısına ve pratik kullanımına odaklanıyoruz.

USDA besin veritabanındaki beş veri türü

Değerler tüm veri türlerinde 100 g için verilir. Kapsam rakamları sürümlere göre değişir; güncel sayıyı FDC'nin sürüm notlarından doğrulayın.

Foundation Foods ile SR Legacy arasındaki fark

SR Legacy, onlarca yıl boyunca "USDA tablosu" denince akla gelen veri setiydi; 2018'de güncellenmesi durduruldu ve olduğu gibi korunuyor. Foundation Foods ise yeni analizlerle büyüyen, her değerin arkasında numune sayısı, örnekleme yeri ve analiz yöntemi bulunan veri türüdür. Aynı besin (örneğin çiğ badem) her ikisinde de varsa Foundation kaydı daha günceldir. Buna karşın Foundation'da bazı mikrobesinler henüz ölçülmemiş olabilir; SR Legacy ise pek çok değeri hesaplama veya başka besinlerden aktarma yoluyla doldurduğu için daha "eksiksiz" görünür. Eksiksiz görünmek, her değerin ölçülmüş olduğu anlamına gelmez.

Foundation kayıtlarında enerji çoğunlukla iki ayrı satır olarak yer alır: Atwater genel katsayılarıyla (4-9-4) ve besine özgü Atwater katsayılarıyla hesaplanan enerji. Diğer veritabanlarıyla karşılaştırma yaparken hangi satırı kullandığınızı sabit tutun.

FNDDS: yenildiği hâliyle besinler

FNDDS, ABD'deki ulusal beslenme anketlerinde bireylerin bildirdiği yiyecekleri analiz etmek için hazırlanır ve iki yılda bir güncellenir. Kayıtlar "pişmiş, yağ eklenmiş" gibi yenildiği hâliyle tanımlanır; her kayıt için ev ölçüsü karşılıkları (cup, slice, piece) da verilir. Karışık yemekler, alt tarif olarak SR Legacy ve Foundation bileşenlerinden hesaplanır. Bileşen sayısı SR Legacy'den azdır (yaklaşık 65 besin öğesi), ama anket kodlaması için tutarlıdır.

Doğru kayıt nasıl seçilir?

Aynı arama birçok sonuç döndürdüğünde şu sırayı izlemek hatayı azaltır:

1. Besinin hâlini belirleyin: Çiğ mi, haşlanmış mı, kavrulmuş mu, tuz eklenmiş mi? "Chickpeas, mature seeds, cooked, boiled, without salt" ile "canned" kaydı arasında sodyum farkı onlarca kattır.
2. Veri türünü seçin: Temel besinse önce Foundation, yoksa SR Legacy; karışık yemekse FNDDS.
3. Branded'dan kaçının: Türkiye'de satılmayan bir ABD ürünü, Türk danışanın tükettiği ürünü temsil etmez.
4. Bileşen tanımlarını kontrol edin: Karbonhidrat "by difference" (farktan) hesaplanır ve lifi içerir; folat için DFE, A vitamini için RAE birimini kullanın.
5. Eksik değerleri sıfır saymayın: Boş hücre "yok" değil, "ölçülmemiş" demektir. Mikrobesin toplamında bu eksik, gerçek alımın olduğundan düşük görünmesine yol açar.

Bileşen adları ve birimler

FDC'de bileşenler İngilizce ve standart adlarla listelenir; birkaç ayrıntı hesap hatalarının önemli bir kısmını önler:

• Carbohydrate, by difference: Su, protein, yağ ve kül çıkarıldıktan sonra kalan kısımdır; lifi de içerir. Kullanılabilir karbonhidrat için lif çıkarılmalıdır.
• Fiber, total dietary: AOAC yöntemleriyle ölçülen toplam diyet lifi; yöntem farkı nedeniyle eski Avrupa verileriyle birebir örtüşmeyebilir.
• Vitamin D (D2 + D3): Hem µg hem IU olarak verilebilir; 1 µg = 40 IU'dur.
• Folate, DFE ve Vitamin A, RAE: Referans alım değerleriyle karşılaştırmada kullanılması gereken birimlerdir; "Folate, total" veya "Vitamin A, IU" satırlarını karıştırmayın.
• mg ve µg: Selenyum, B12 ve K vitamini µg, çinko ve demir mg olarak verilir; veri aktarırken birim satırını mutlaka kontrol edin.

Çalışılmış örnek: kuru mu pişmiş mi?

Bir danışan öğle yemeğinde nohut yemeği yiyor; tarifte kişi başı 60 g kuru nohut kullanılmış. SR Legacy'deki iki kayıt şöyle (100 g için, kaynağa göre değişir):

• Nohut, kuru, çiğ: yaklaşık 378 kcal, 20,5 g protein
• Nohut, haşlanmış, tuzsuz: yaklaşık 164 kcal, 8,9 g protein

Kuru kayıtla hesap: 60 g × 3,78 = 227 kcal, 60 × 0,205 = 12,3 g protein

Pişmiş kayıtla hesap: Haşlanan nohut ağırlığının yaklaşık 2,3 katına çıkar; 60 g kuru ≈ 138 g pişmiş. 138 × 1,64 = 226 kcal, 138 × 0,089 = 12,3 g protein

İki yol da aynı sonucu verir, ancak yalnızca doğru kayıt doğru ağırlıkla eşleştirildiğinde. Sık yapılan hata, tartılan pişmiş ağırlığı (138 g) kuru kayıtla çarpmaktır: 138 × 3,78 = 522 kcal, yani gerçek değerin iki katından fazla. Suda çözünen vitaminlerde pişirme kaybı ayrıca hesaba katılmalıdır; yöntem pişirme kayıpları ve retansiyon faktörleri yazısında anlatılıyor.

Türk besinleriyle eşleştirme: nerede işe yarar, nerede yanıltır?

USDA verisi, TürKomp'ta bulunmayan besinler ve eksik mikrobesinler için değerlidir; ancak Türk mutfağına özgü ürünlerde birebir karşılık çoğu zaman yoktur. Aşağıdaki tablo tipik eşleştirmeleri ve risklerini özetliyor:

Genel kural: Türkiye'de üretilen ve tüketilen besinlerde önce ulusal veriyi (TürKomp nasıl kullanılır), bulunamazsa yapısı en yakın USDA kaydını kullanın ve bu seçimi notlarınıza yazın. Avrupa ürünleri için Almanya'nın BLS veritabanı çoğu zaman daha yakın bir karşılık sunar; ayrıntılar BLS besin veritabanı rehberinde.

Veriye erişim: arayüz, indirme ve API

FDC verisine üç yolla erişilir:

• Web arayüzü: Besin adıyla arama, veri türüne göre filtreleme ve tek kaydın tüm bileşenlerini görüntüleme. Her kaydın kalıcı bir FDC kimliği vardır.
• Toplu indirme: Her veri türü CSV ve JSON biçiminde indirilebilir; araştırma ve yazılım entegrasyonu için uygundur.
• API: Ücretsiz bir anahtarla arama ve kayıt detayı sorgulanabilir. Saatlik istek sınırı olduğundan büyük ölçekli kullanım için toplu indirme daha verimlidir.

Bir araştırmada veya raporda USDA verisi kullanıldığında veri türü, FDC kimliği ve sürüm tarihinin belirtilmesi yeniden üretilebilirlik açısından önemlidir.

EVA.Insight'ta USDA verisi nasıl kullanılır?

EVA.Insight'ın besin veritabanı USDA'nın SR Legacy, Foundation, FNDDS ve Branded veri türlerini TürKomp, BLS 4.0, CIQUAL ve diğer kaynaklarla birlikte içerir; toplamda 13 kaynak ve 4,2 milyonun üzerinde kayıt. Diyetisyen besini tek aramada bulur, uygun kaydı seçer ve gram ya da ev ölçüsüyle öğüne ekler. FNDDS tarifleri, HSGM standart tarifleriyle birlikte tarif kütüphanesinde yer alır. Hesaplanan enerji, makro ve mikrobesin toplamları danışan için seçilen referansla (IOM veya TÜBER 2022) karşılaştırılır. Çoklu kaynak aramasının mantığını 13 besin veritabanında tek arama yazısında, tüm özellikleri özellikler sayfasında bulabilirsiniz.

Özet

• FoodData Central beş veri türünden oluşur: Foundation, SR Legacy, FNDDS, Branded ve Experimental.
• Temel besinlerde önce Foundation, yoksa SR Legacy; karışık yemeklerde FNDDS kullanın.
• Kuru ve pişmiş kayıtların doğru ağırlıkla eşleştirilmesi en sık hata kaynağını ortadan kaldırır.
• Boş hücre sıfır değil, ölçülmemiş değerdir; mikrobesin toplamlarını buna göre yorumlayın.
• Türk mutfağına özgü ürünlerde önce ulusal veri, sonra en yakın USDA karşılığı tercih edilmelidir.