બ્લુબેરી રિકૌટા પેનકેક

આ મહાન ટેસ્ટિંગ બ્લુબેરી રિકોટા પૅનકૅક્સ ખાસ નાસ્તા અથવા બ્રંચ માટે યોગ્ય છે, અને તેઓ તૈયાર કરવા માટે સરળ છે. રિકૌટા પનીર તેમને અદ્ભુત રચના આપે છે અને નારંગીનો એક નાનો જથ્થો તેમને વધારાની સુગંધ આપે છે. અને નારંગી ઝાટકો ઉમેરો જો તમે તાજા નારંગીનો ઉપયોગ કરો છો.

આ બ્લુબેરી પેનકેકને માખણના પૅટસ સાથે ગરમ કરો. નારંગી wedges અને સરળ નારંગી સીરપ ઉમેરો, અથવા એક પ્રિય નાસ્તો અથવા brunch વાનગી માટે તમારા મનપસંદ સીરપ સાથે પેનકેક સેવા આપે છે. મેપલ સીરપ અથવા સોનેરી કેન સીરપ સારી પસંદગી છે

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

બાઉલમાં, બિસ્કિટિંગ પાવડર, સોડા, મીઠું, અને ખાંડના 1 1/2 ચમચી સાથેના લોટને ભેગા કરો. અન્ય વાટકીમાં, ઝટકવું એકસાથે ઓગાળવામાં માખણ, રિકોટા ચીઝ, ઇંડા, 1/2 કપ નારંગીના રસ, દૂધ અને વેનીલાના 1/2 ચમચી. ભીનું અને શુષ્ક ઘટકો માત્ર મિશ્રીત સુધી ભેગું. આસ્તે આસ્તે 3/4 કપ બ્લૂબૅરી અને નારંગી ઝાટકોના 1 અથવા 2 ચમચી, જો ઉપયોગ કરતા હોય તો જગાડવો.

એક દાંડી અથવા ભટ્ટીમાં કેક પકાવવાની તવી કે લોઢી માં, મધ્યમ ગરમી પર વનસ્પતિ તેલ ગરમી.

હોટ કપડાના ટુકડામાં થોડો સખત મારવો ચમચી અને ચમચી પાછળ પાછળ ધીમેથી ફેલાવો. સખત મારપીટ ખૂબ જાડા હોય તો, વધુ દૂધ ઉમેરો, એક સમયે થોડી. જ્યારે પરપોટા પૅનકૅક્સની ટોચ પર રચે છે અને પૉપ કરે છે અને ધાર શુષ્ક દેખાય છે, ત્યારે તેમને ફ્લિપ કરો. બન્ને પક્ષો નિરુત્સાહિત છે ત્યાં સુધી કૂક.

પ્રીફેક્ટેડ 200 એફ ઓવનમાં ગરમ ​​રાખો જ્યારે તમે અનુગામી બૅચેન્સ રાંધશો, જો તમે તેમને એક જ સમયે સેવા આપશો.

બ્લૂબૅરી સાથે નારંગી ચાસણી (વૈકલ્પિક)

મધ્યમ હાઇ હીટ પર સોસપેનમાં, નારંગીના રસના 2 કપ અને 1/3 કપ ગ્રેન્યુલેટેડ ખાંડ, અને ઉડી શેકેલા નારંગી ઝાટકોના 2 ચમચી ભેગા કરો. ખાંડ ઓગળી જાય ત્યાં સુધી, stirring જ્યારે બોઇલ લાવો. ગરમીને મધ્યમથી ઓછી કરો અને નરમાશથી ઉકળશો જ્યાં સુધી મિશ્રણ અડધાથી ઓછું થઈ જાય અને જાડું અને સિરપ્રી હોય. માખણના 1 ચમચી, 1/4 ચમચી બદામના અર્ક અને 1/4 ચમચી વેનીલા ઉતારામાં જગાડવો. 3/4 કપ બ્લૂબૅરી ઉમેરો અને પછી ગરમી દૂર કરો.

આ પૅનકૅક્સ સાથે સેવા આપતા પહેલા સીરપ કૂલ.

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 377
કુલ ચરબી 19 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 10 ગ્રામ
અસંતૃપ્ત ચરબી 6 જી
કોલેસ્ટરોલ 189 મિલિગ્રામ
સોડિયમ 463 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 41 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 2 જી
પ્રોટીન 11 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.)