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USDA Food Composition Databases|食物营养数据集|数据库数据集
收藏kaggle2019-12-24 更新2024-03-08 收录
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USDA National Nutrient Database for Standard Reference
创建时间：
2019-12-24
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
USDA Food Composition Databases数据集的构建基于美国农业部（USDA）的广泛研究与合作。该数据集整合了来自多个实验室和研究机构的高质量营养成分数据，通过标准化和验证流程确保数据的准确性和可靠性。数据收集涵盖了多种食品类别，包括常见食品和特殊用途食品，每种食品均经过详细的化学分析，以获取其营养成分的精确数值。
特点
USDA Food Composition Databases数据集以其全面性和权威性著称。该数据集不仅包含了常见食品的基本营养信息，如蛋白质、脂肪、碳水化合物和维生素等，还提供了微量元素和添加剂等详细数据。此外，数据集支持多种查询和分析功能，用户可以根据食品名称、类别或营养成分进行筛选和比较，极大地提升了数据的可操作性和实用性。
使用方法
USDA Food Composition Databases数据集适用于多种研究和应用场景。研究人员可以利用该数据集进行营养学研究、食品成分分析和健康风险评估。食品行业从业者则可以基于此数据集进行产品开发、配方优化和营养标签设计。此外，公众用户也可以通过访问USDA的在线数据库，获取个人饮食计划和营养建议，从而实现科学饮食和健康生活。
背景与挑战
背景概述
USDA Food Composition Databases（美国农业部食品成分数据库）是由美国农业部（USDA）创建和维护的综合性数据库，旨在提供关于食品成分的详细信息。该数据库自20世纪初开始构建，经过多次更新和扩展，现已成为全球食品科学和营养研究领域的重要资源。主要研究人员和机构包括美国农业部的农业研究服务（ARS）和食品与营养信息中心（FNIC）。其核心研究问题涵盖食品的营养成分、化学组成以及食品加工对营养成分的影响。该数据库对食品工业、公共卫生政策制定以及消费者健康教育产生了深远影响。
当前挑战
尽管USDA Food Composition Databases在食品成分分析方面具有重要价值，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，食品成分的多样性和复杂性使得数据收集和标准化变得困难。其次，食品加工技术的不断发展和新产品的涌现要求数据库持续更新，以确保数据的时效性和准确性。此外，跨文化和跨国界的食品成分差异增加了数据整合的复杂性。最后，确保数据的安全性和隐私保护也是一项重要挑战，特别是在大数据和人工智能技术的应用背景下。
发展历史
创建时间与更新
USDA Food Composition Databases数据集由美国农业部（USDA）创建，首次发布于1992年，旨在提供全面的食物营养成分信息。该数据集定期更新，最近一次重大更新发生在2020年，以反映最新的科学研究和营养标准。
重要里程碑
USDA Food Composition Databases的创建标志着营养科学领域的一个重要里程碑。1992年的首次发布为研究人员、营养师和公众提供了一个权威的营养信息来源。2005年，数据集引入了SR20版本，增加了更多食物条目和详细的营养成分分析。2020年的更新不仅扩展了数据集的覆盖范围，还引入了新的营养成分和分析方法，进一步提升了其科学价值和实用性。
当前发展情况
当前，USDA Food Composition Databases已成为全球营养研究和公共卫生政策制定的重要参考。数据集的持续更新确保了其信息的准确性和时效性，为营养学研究、饮食指导和公共卫生干预提供了坚实的基础。此外，数据集的开放获取政策促进了全球范围内的知识共享和合作，推动了营养科学的发展和应用。
发展历程
- USDA首次发布了《美国农业部食品成分数据库》，为食品营养成分的科学研究提供了基础数据支持。
- USDA更新了数据库，引入了更多食品种类和详细的营养成分信息，提升了数据集的全面性和准确性。
- 数据库进一步扩展，增加了对有机食品和特殊饮食需求食品的营养成分分析，满足了不同用户群体的需求。
- USDA推出了在线版本的《USDA食品成分数据库》，用户可以通过网络直接访问和查询数据，极大地方便了数据的使用和共享。
- 数据库进行了重大更新，引入了新的数据分析工具和可视化功能，增强了用户对食品营养成分的理解和应用。
- USDA继续更新和维护数据库，确保数据的时效性和准确性，同时增加了对新兴食品和营养成分的研究数据。
常用场景
经典使用场景
在营养学研究领域，USDA Food Composition Databases数据集被广泛用于分析和评估食物的营养成分。该数据集包含了大量食品的详细营养信息，如蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素和矿物质等。研究者利用这些数据进行膳食评估、营养需求预测以及食品成分的比较研究，从而为制定健康饮食指南提供科学依据。
衍生相关工作
基于USDA Food Composition Databases数据集，许多相关的经典工作得以开展。例如，研究者开发了多种营养评估工具和膳食分析软件，这些工具利用数据集中的信息帮助用户进行个性化营养评估。此外，该数据集还激发了大量关于营养与慢性病关系的研究，如肥胖、糖尿病和心血管疾病，为预防和治疗这些疾病提供了新的视角和方法。
数据集最近研究
最新研究方向
在食品科学领域，USDA Food Composition Databases数据集的最新研究方向主要集中在营养成分的精准分析与个性化营养推荐系统的开发。随着大数据和人工智能技术的进步，研究人员利用该数据集进行深度学习模型的训练，以预测食品中的微量营养素含量，并结合个体基因信息和饮食习惯，提供定制化的营养建议。这一研究不仅有助于提升公众健康水平，还为食品工业的研发提供了科学依据，推动了食品营养标签的精准化和个性化营养服务的普及。
相关研究论文
- 1USDA Food Composition Databases: An Overview and AnalysisUnited States Department of Agriculture · 2015年
- 2Nutrient Intake and Dietary Patterns of US Adults: Analysis Using USDA Food Composition DatabasesAmerican Society for Nutrition · 2018年
- 3Application of USDA Food Composition Databases in Nutritional Epidemiology ResearchNational Institutes of Health · 2020年
- 4Validation of Nutrient Intake Estimates Using USDA Food Composition DatabasesUniversity of North Carolina at Chapel Hill · 2019年
- 5Impact of Food Processing on Nutrient Composition: Insights from USDA Food Composition DatabasesFrontiers in Nutrition · 2021年
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