ઓટમીલ ક્રીમ પાઇ

જ્યારે તે ખોરાકની વાત આવે છે ત્યારે કંઈ પણ નોસ્ટાલ્જીયા નથી! ઓટમૅલ ક્રીમ પાઇ, બાળપણના નચિંત દિવસમાં મીઠા પડદા છે. આમાંના એક બાળકને ઉતારીને લંચના સમયનો હાઇલાઇટ્સ હતો અને દરેક ડંખને ગૌરવ અપાયો હતો! સ્વાદિષ્ટ ક્રીમી frosting સોફ્ટ અને ચૂઇ oatmeal કૂકીઝ વચ્ચે sandwiched છે ... ફક્ત શ્રેષ્ઠ.

એકમાત્ર નુકસાન એ છે કે પેકેજ્ડ પ્રકારની એ સારા અને તંદુરસ્ત ઘટકોને બદલે કૃત્રિમ જંકની લોન્ડ્રી સૂચિથી ભરવામાં આવે છે! તમારા માટે સદભાગ્યે, તમે સરળતાથી ઘરે આ મીઠી વસ્તુઓ ખાવાની કરી શકો છો! તેઓ જોવા કરતાં વધુ ચાબુક મારવાનું સરળ છે.

ઓટમૅલ ક્રીમ પાઇ , વિટ્ટોના પાઈની યાદ અપાવે છે, પરંતુ ઘટકો તદ્દન થોડી અલગ છે. ઓટમીલ ક્રીમ પાઇ એક ઓટમૅલ કૂકી રેસીપીનો ઉપયોગ કરે છે, જ્યારે વ્હોપી પાઈ સખત મારપીટ જેવી કેકનો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ બન્નેને પાઈ કહે છે, પણ ન તો એક પાઈને મળતા આવે છે!

તમારા બાળકના લંચમાં પેક કરવા, પિકનીક બાસ્કેટમાં ફેંકવું, અથવા મીઠી જન્મદિવસની પાર્ટીમાં સેવા આપવા માટે તેઓ સંપૂર્ણ સેન્ડવીચ કૂકી છે.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. ક્રીમ માખણ, શોર્ટનિંગ, અને શર્કરા એકસાથે fluffy સુધી ઇંડા, કાકવી અને વેનીલામાં ઉમેરો અને સારી રીતે જોડાય ત્યાં સુધી હરાવો.
  2. ધીમે ધીમે લોટ, મીઠું, પકવવા પાવડર, અને તજ ઉમેરો. તમને ગમે તો પ્રથમ મળીને તારવો
  3. ઓટમાં ઉમેરો, તમે ફાઇનર ટેક્સચર માટે ઝડપી રસોઈ ઓટનો પણ ઉપયોગ કરી શકો છો.
  4. અડધા ભાગમાં કણક અલગ કરો. એક કલાક માટે રેફ્રિજરેટરમાં પ્લાસ્ટિકની લપેટી અને ઠંડીમાં કાપ મૂકવો. Preheat 350 ડિગ્રી પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી.
  1. દરેક કણકને ફ્લેટ રોલ કરો અને બિસ્કીટ કટરનો ઉપયોગ કરીને રાઉન્ડ કૂકી આકારને કાપો કરો. એક ચર્મપત્ર રેખામાં કૂકી શીટ પર મૂકો. 10-15 મિનિટ માટે ગરમીથી પકવવું, કિનારે સોનારી બદામી સુધી અને સહેજ હળવા મધ્યમાં રંગીન. ગરમીથી પકવવું ઉપર નથી!
  2. કૂલિઝને ઠંડકની રેક પર કૂલ કરો જ્યારે તમે ભરવા કરો.
  3. ગરમ પાણીમાં મીઠું ભરી દો. બાકીના frosting ઘટકો સાથે હરાવ્યું.
  4. પાઇના કદના આધારે દરેક ક્રીમ પાઇ માટે ભરવાના લગભગ 2 ટેબલ ચમચીનો ઉપયોગ કરો. સેન્ડવિચ બે કૂકીઝ વચ્ચે ફ્રૉસિંગ. સેવા!
પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 401
કુલ ચરબી 27 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 11 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 11 જી
કોલેસ્ટરોલ 60 એમજી
સોડિયમ 180 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 39 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 1 જી
પ્રોટીન 2 જી
(અમારા વાનગીઓ પરની પોષણની માહિતીને ઘટક ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે અને તેને એક અંદાજ ગણવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત પરિણામો બદલાઈ શકે છે.)