ફુલમો અને રેેમ્પ્સ સાથે બ્રેકફાસ્ટ કાજરોલ

ફ્રેશ પ્રારંભિક વસંત રેેમ્પસમાં રંગ, સ્વાદ, અને આ મહાન ટેસ્ટિંગ નાસ્તો casserole માટે પોત ઉમેરો. પૅસેરોલ તૈયાર કરવા માટે ખૂબ સરળ છે, અને તે માત્ર 40 થી 45 મિનિટમાં બાય

તમે પૅસેરોલમાં નાસ્તો ફુલમોનો ઉપયોગ કરી શકો છો, પરંતુ તે સહેલાઇથી રાંધેલા પાસાદાર ભાત બેકોન અથવા પાસાદાર ભાત હેમ સાથે કરી શકાય છે. અથવા કેસરોલ માંસ મુક્ત કરો.

રેેમ્પસ માત્ર એપ્રિલથી મધ્ય સુધી અંતર્ગત ઉપલબ્ધ છે, પરંતુ લગભગ 3/4 કપમાં કતલ લીલા ડુંગળી હોય છે અથવા તેને બદલી શકાય છે. અથવા પાતળું કાતરી લીક (સફેદ અને હળવા લીલી માત્ર) ને નાળિયેર સુધી અને કાસેરોલમાં ઉમેરો.

તમે કસુરોલને રાત પહેલાં તૈયાર કરી શકો છો, એક વાસ્તવિક સગવડો જ્યારે તમે વ્યસ્ત દિવસ અથવા સપ્તાહના સામનો કરી રહ્યાં હોવ.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. બટર 2 1/2 થી 3-ચોખા પકવવાના વાનગી અને કોરે સુયોજિત કરો.
  2. મધ્યમ ગરમી પર મોટી skillet ગરમી. સોસેજ ઉમેરો અને રસોઇ, તોડવું અને stirring, નિરુત્સાહિત સુધી અને લાંબા સમય સુધી ગુલાબી. ભીની કાગળની બેગ અથવા કાગળના ટુવાલને ડ્રેઇન કરવા દૂર કરો, સ્કિલેટમાં ફક્ત થોડા ચમચી જગાડવો.
  3. ગરમી પર પાટિયાના પાટિયાંને ફરી મૂકો અને કાતરીય રેમ્પ્સ ઉમેરો. સણસણવું, લગભગ 1 મિનિટ સુધી, સતત નરમ અને ચીમળાયેલ સુધી stirring. ગરમી દૂર કરો અને કોરે સુયોજિત કરો.
  1. મોટા વાટકીમાં, ઇંડા, દૂધ, સૂકા મસ્ટર્ડ, મીઠું અને મરીને ભેગા કરો. સારી રીતે મિશ્રીત સુધી ઝટકવું રાંધેલા વેચાણમાં ઉમેરો અને મિશ્રણ કરવું.
  2. બ્રેડને નાના નાના ટુકડાઓમાં તોડીને તૈયાર પકવવાના વાનગીમાં સમાનરૂપે ફેલાવો. રાંધેલા અને સૂકવવાના સોસેજ સાથે બ્રેડ સ્તર છંટકાવ. કાપલી પનીર સાથે ફુલમો સ્તર છંટકાવ.
  3. 350 ° ફે માટે પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી ગરમી.
  4. બ્રેડ, ફુલમો, અને પનીર પર સમાન રીતે ઇંડા, દૂધ અને રેમ્પ્સ મિશ્રણ રેડવું. ધીમેધીમે નીચે પાટ અને પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી preheats જ્યારે ઊભા દો.
  5. પૅસેસોલને 40 થી 45 મિનિટ સુધી ગરમાવો, અથવા જ્યાં સુધી કેસેરોલના કેન્દ્રમાં સ્વચ્છ છરી દાખલ કરવામાં ન આવે ત્યાં સુધી તે સ્વચ્છ થાય છે.
પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 663
કુલ ચરબી 49 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 23 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 16 ગ્રામ
કોલેસ્ટરોલ 278 મિલિગ્રામ
સોડિયમ 1,196 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 19 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 1 જી
પ્રોટીન 36 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.)