મૂળભૂત જોડણી પાઈ પોપડો

યીલ્ડ બેકડ સામાન માટે ઉપયોગમાં લેવાતા હોય ત્યારે જોડણીનું લોટ પડકારરૂપ હોઈ શકે છે (જ્યાં તે બધા જ હેતુવાળા લોટની સમાન રકમ સાથે ભેગું કરવું શ્રેષ્ઠ છે), તે એક સ્વપ્નની જેમ કામ કરે છે જ્યારે મીઠી પાઈ અને સુગંધિત ક્વેઈઝ બંને માટે પાઇ ક્રસ્ટ્સ માટે એકલા ઉપયોગમાં લેવામાં આવે છે. . જો તમે આખા અનાજ પાઇક્રસ્ટ્સના ચાહક ન હો તો (જે ઘણીવાર ખૂબ જાડા, સૂકી અને બગડેલું હોઈ શકે છે), કૃપા કરીને આ એક પ્રયાસ કરો. જ્યારે પ્રકાશ હાથથી બનાવવામાં આવે છે ત્યારે તે ટેન્ડર અને થરથર જેવું હોય છે - અને ખૂબ, વધુ તંદુરસ્ત - જૂના આખા લોટના સફેદ પોપડાના કંટાળાજનક કંપનો કરતાં

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. ફ્રીઝરમાં તમારા મિશ્રણ વાટકી અને પેસ્ટ્રી બ્લેન્ડર મૂકો અને તેમને ઓછામાં ઓછા 20 મિનિટ માટે ઠંડી કરવાની મંજૂરી આપો ( નોંધ: એક અસ્થિર પોપડો ઉત્પન્ન કરવાના રહસ્યોમાંથી એક , ખાસ કરીને જ્યારે જોડણી જેવા હાઇ-પ્રોટીન લોટનો ઉપયોગ કરવો, તમારા ઘટકોને રાખવા માટે છે શક્ય તેટલું ઠંડી તરીકે. હું ફ્રીઝરમાં મારી જોડણીના લોટને પણ સંગ્રહિત કરું છું, તેનો ઉપયોગ કરતા પહેલા તરત જ દૂર કરે છે).
  2. તમારા મરચી મિશ્રણ વાટકીમાં જોડણીનું લોટ અને મીઠું ભેગા કરવા માટે બલૂનનો ઉપયોગ કરો. મિશ્રણના કણો નાના મસુરનું કદ હોય ત્યાં સુધી ઘાટાંના ટુકડાને પેસ્ટ્રી બ્લેન્ડર અથવા બે છરીઓ દ્વારા લોટમાં કાપીને કાઢો. પછી, એક સમયે બરફના પાણી, એક ચમચો ઉમેરવા માટે કાંટોનો ઉપયોગ કરો, જ્યાં સુધી કણક એકસાથે ભેગું થતું નથી.
  1. શૉર્ટક્રીસ્ટ પેસ્ટ્રીને થોડું ફ્લાલ્ડ કાઉન્ટર પર ખસેડો અને ખૂબ જ ઓછા કરીને તેને ત્રણ વખત ખીલી લો. મિશ્રણ વાટકી પર પાછા ફરો અને ઓછામાં ઓછી 30 મિનિટ સુધી ઠંડું કરો જેથી કણકને આરામ આપો (આ ધાન્યના લોટમાં રહેલું નત્રિલ દ્રવ્યને સરળ બનાવે છે અને તેને રોલ કરવા માટે સરળ બનાવે છે).

સેવા આપતા : કૅલરીઝ 119, ફેટ 72 માંથી કેલરી , કુલ ફેટ 8.0 જી12%, સંતૃપ્ત ચરબી 4.9 જી 25%, કોલેસ્ટરોલ 20 એમજી 7%, સોડિયમ 203 એમજી 8%, કુલ કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 10.9 જી 4%, ડાયેટરી ફાઇબર 1.8 જી 7%, પ્રોટીન 2.1 જી, વિટામિન એ 5 %, વિટામિન સી 0%. કેલ્શિયમ 1%, આયર્ન 3%

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 95
કુલ ચરબી 8 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 5 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 3 જી
કોલેસ્ટરોલ 20 એમજી
સોડિયમ 235 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 4 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 1 જી
પ્રોટીન 1 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.)