NutritionDB – App-Konzept

Ziel

Eine persönliche Ernährungsdatenbank, die Nutzern fundierte Informationen zu Lebensmitteln bereitstellt – mit Fokus auf Eigenschaften wie Säuregehalt, Basizität und Lebensmittelkombinierbarkeit (Food Combining). Die App soll bei bewusster, gesunder Ernährungsplanung unterstützen.

Kernfunktionen

1. Lebensmittel-Datenbank

Jedes Lebensmittel enthält strukturierte Nährwertdaten und ernährungsrelevante Eigenschaften:

Grunddaten: Name, Kategorie, Saison, Herkunft
Nährwerte: Kalorien, Makronährstoffe (Protein, Kohlenhydrate, Fett, Ballaststoffe)
Säure-Basen-Haushalt: pH-Wert / Einordnung (stark sauer → stark basisch)
Verdauungszeit: wie lange das Lebensmittel im Magen verweilt
Enzymaktivität: welche Verdauungsenzyme benötigt werden
Tags: z. B. glutenfrei, vegan, roh essbar, fermentiert

2. Säure-Basen-Übersicht

Lebensmittel nach Säure-/Basen-Wirkung filtern und sortieren
Visualisierung als Skala oder Ampelsystem (sauer / neutral / basisch)
Erklärung: Unterschied zwischen pH-Wert des Lebensmittels und seiner Wirkung im Körper (PRAL-Wert)

3. Food Combining (Lebensmittelkombinationen)

Basierend auf dem Prinzip der optimalen Lebensmittelkombination:

Kompatibilitätsmatrix: Welche Lebensmittelgruppen passen gut / schlecht zusammen?
Kategorien: Proteine, Stärken, Gemüse, Früchte, Fette, Säuren
Empfehlungen: Zu einem gewählten Lebensmittel werden passende Kombinationen vorgeschlagen
Warnungen: Ungünstige Kombinationen werden markiert (z. B. Protein + Stärke)
Grundlage: Food Combining Chart (Hay-Diät / Herbert Shelton-Prinzipien)

4. Mahlzeit-Planer (Phase 2)

Mahlzeiten zusammenstellen und auf Kombinierbarkeit prüfen
Säure-Basen-Bilanz einer Mahlzeit berechnen
Tagesplanung mit Ausgewogenheitsanzeige

5. Suche & Filter

Volltextsuche nach Lebensmittelname
Filter: Kategorie, Säuregrad, Verdauungszeit, Kombinierbarkeit, Tags
Favoriten speichern

Datenmodell (Entwurf)

Food {
  id: string
  name: string                  // z. B. "Apfel"
  nameEn: string                // "Apple"
  category: FoodCategory        // Obst | Gemüse | Protein | Stärke | Fett | Milch | ...
  pralValue: number             // Potential Renal Acid Load (negativ = basisch)
  phValue?: number              // Messbarer pH-Wert (optional)
  acidBaseRating: Rating        // strongly_acid | mildly_acid | neutral | mildly_alkaline | strongly_alkaline
  digestTime: number            // Minuten im Magen
  digestEnzymes: string[]       // z. B. ["Amylase", "Protease"]
  combinesWith: FoodCategory[]  // gut kombinierbar mit
  avoidWith: FoodCategory[]     // schlecht kombinierbar mit
  nutrients: Nutrients          // Makros, Vitamine, Mineralstoffe
  tags: string[]
  season?: Season[]
  notes?: string
}

Datenquellen

Quelle	Inhalt
USDA FoodData Central	Nährwerte (API verfügbar)
Bundeslebensmittelschlüssel (BLS)	Deutsche Lebensmitteldaten
PRAL-Tabellen (Remer & Manz)	Säure-Basen-Wirkung
Food Combining Chart (eigene Erfassung)	Kombinierbarkeit
Eigene Pflege	Fehlende Lebensmittel, Sonderfälle

Technologie-Stack (Vorschlag)

Bereich	Option A	Option B
Backend / DB	Node.js + PostgreSQL	Bun + SQLite
API	REST oder GraphQL	tRPC
Frontend	React + Tailwind	SvelteKit
Mobile	React Native / Expo	PWA
Hosting	Railway / Fly.io	lokal

Da es sich um eine persönliche App handelt, ist ein leichtgewichtiger Stack (z. B. SQLite + lokale Web-App) sinnvoll.

Phasen

Phase 1 – Datenbasis

Datenmodell definieren und Datenbank aufsetzen
Initialbefüllung: ~200 häufige Lebensmittel
Säure-Basen-Werte und Food-Combining-Regeln eintragen
Einfache Web-Oberfläche: Suche + Detailseite

Phase 2 – Kombinationslogik

Food Combining Chart vollständig digitalisieren
Kompatibilitätsprüfung implementieren
Mahlzeit-Zusammensteller mit Echtzeit-Feedback

Phase 3 – Persönliche Nutzung

Mahlzeitentagebuch
Säure-Basen-Tagesbilanz
Notizen und eigene Lebensmittel ergänzen

Offene Fragen

Soll die App rein lokal laufen oder auch mobil/online erreichbar sein?
Welche Sprache(n) soll die Oberfläche unterstützen (DE / EN)?
Gibt es eine Präferenz für einen Tech-Stack?
Sollen externe Datenquellen (USDA-API) eingebunden oder alle Daten manuell gepflegt werden?