કાચો ફૂડ બીટ લીલા સલાડ

શું તમે ખરેખર સ્વાદિષ્ટ બીટ્સ ખાવાથી પછી તે બધા પૌષ્ટિક સલાદ ગ્રીન્સ સાથે શું કરવું તે આશ્ચર્ય છે? બીટ ગ્રીન્સ ખૂબ જ સરસ કચુંબર આધાર માટે બનાવે છે. આ રેસીપી માં, સલાદ ઊગવું અને તાજી વનસ્પતિ એકસાથે આવે છે અને કાચું રામબાણનો અમૃત એક સ્પર્શ સાથે મધુર છે જે બધા કુદરતી અને કાચા કડક શાકાહારી balsamic અને સરસવ કચુંબરની વનસ્પતિ કચુંબર ડ્રેસિંગ માં marinate.

જ્યારે આ સલાદ લીલા કચુંબર બનાવે છે, જો તમે સંપૂર્ણ વસ્તુને થોડા સમય માટે ડ્રેસિંગમાં રાખવાની પરવાનગી આપો, તો બીટ લીલા પાંદડાઓ હળવા કરશે અને વધુ સુપાચ્ય બનશે. જો કે, જો તમને લાગતું હોય કે સલાદના પાનનું સ્વાદ તમારા માટે ખૂબ કડવું છે, તો પછી આ રેસીપીમાં સલાદના લીલો અને હળવા લેટસ, જેમ કે માખણની લેટીસ અથવા નિયમિત રોમેઈનનો મિશ્રણનો ઉપયોગ કરો.

બીટ ગ્રીન્સ કેલ્શિયમ તેમજ અન્ય ઘણા ખનિજો અને વિટામિન્સ ખૂબ સમૃદ્ધ છે! આ કાચા કડક શાકાહારી સલાદ લીલા કચુંબર રેસીપી તમારા કચુંબર બનાવવા અનુભવ એક અતિસુંદર નવા વલણ શરૂ થવા દો.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. પ્રથમ, બીટની ગ્રીન્સને મિશ્રણ વાટકીમાં તાજાં તુલસીનો છોડ અને સુંગધી પાનવાળી એક મીઠાઈ સાથે મૂકો, અને ધીમેધીમે ટૉસ કરવા દો.
  2. આગળ, ડ્રેસિંગ તૈયાર કરો. એક નાનું વાટકીમાં, ઝટકવું એક સાથે ઓલિવ તેલ, બલ્સમિક સરકો, લસણ, મસ્ટર્ડ, નામા શૂયુ અને રામબાણનો અમૃત સારી રીતે જોડાય ત્યાં સુધી. હું મેસન બરણીમાં બધું જ મૂકું છું અને તે સારી રીતે ભેગા કરવા માટે તેને બગાડીશ.
  3. એકવાર તમારી ડ્રેસિંગ તૈયાર થઈ જાય પછી, ઊગવું પર ડ્રેસિંગ રેડવું અને નરમાશથી ટૉસ નહીં ત્યાં સુધી બધી ગ્રીન્સ સરખે ભાગે કોટેડ હોય.
  1. ટમેટાં, કાકડી અને ઓલિવ્સ સાથે ટોચ પર મુકવામાં તમારી પોશાક BEAT ગ્રીન્સ સેવા આપે છે.
  2. રેસીપી ટિપ: તમારા સલાદ લીલા કચુંબર માટે પણ વધુ સ્વાદ અને પોત ઉમેરવા માંગો છો? અહીં કેટલીક કાચી કડક શાકાહારી કચુંબર ઘટકો છે જે તમે તેને ઉમેરી શકો છો: કાપલી બીટ્સ (હું પાતળા કાચા બીટના કટકો માટે પનીર છીણીનો ઉપયોગ કરવા માગીએ છીએ), સૂરજમુખીના બીજ અથવા શણ બદામની મદદરૂપ અથવા સ્પાઉટ્સનો મદદરૂપ.
પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 520
કુલ ચરબી 19 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 3 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 13 ગ્રામ
કોલેસ્ટરોલ 0 એમજી
સોડિયમ 1,094 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 82 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 19 ગ્રામ
પ્રોટીન 16 ગ્રામ
(અમારા વાનગીઓ પરની પોષણની માહિતીને ઘટક ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે અને તેને એક અંદાજ ગણવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત પરિણામો બદલાઈ શકે છે.)