વિન્ટર સ્ક્વૅશ સ્પાઈસ કેક

છૂંદેલા રાંધેલા સ્ક્વોશ આ મસાલેદાર, સ્વાદિષ્ટ અને સરળ કેકમાં સમૃદ્ધ સ્વાદ અને ભેજને ઉમેરે છે. કોફી, ચા અથવા ઠંડા દૂધ સાથે આ નમ્ર, હોમિયોપી કેકના સાદાને સેવા આપો અથવા ચાબૂક મારી ક્રીમ અથવા આઈસ્ક્રીમના થોડાં પાતળા સાથે વસ્ત્ર કરો. આ કેક લેફ્ટવૉર સ્ક્વોશનો ઉપયોગ કરવાનો ઉત્તમ માર્ગ છે (સ્ક્વોશમાં માખણ અથવા ખાંડ થોડી હોય તો તે કોઈ વાંધો નથી), અને ડેઝર્ટ, નાસ્તા અથવા તો નાસ્તા માટે કોફી કેક તરીકે સરસ રીતે કામ કરે છે.

નોંધ કરો કે મસાલા મિશ્રણ તદ્દન સરળ છે. આ કેક સ્વાદિષ્ટ છે, જો તદ્દન સરળ, માત્ર તજ સાથે. પરંતુ તમે તમારા સ્વાદને અનુરૂપ મિશ્રણને - અને તમારા સ્પાઈસ શેલ્ફની સામગ્રીને ઠીક કરી શકો છો. હું રેસીપીમાં નોંધ્યું છે કે, કેટલાક એલચી માં stirring એક મોટી ચાહક છું, અને જ્યારે કાળા મરી વિચિત્ર કહી શકે છે, તે આ ડેઝર્ટ માં અમેઝિંગ છે કેટલાક લોકો માત્ર "કોળું પાઇ મસાલા" નો ઉપયોગ કરવાનું પસંદ કરી શકે છે અને તેની સાથે કરી શકાય છે, અને હું તેમને થોડો દોષ નહીં આપું.

ઘરની બાજુમાં કોઈ પણ રાંધેલા સ્ક્વોશ ન હોય? સ્ક્વૅશને કેવી રીતે કુક કરો તે જુઓ

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. Preheat 325 ° ફે માટે એક પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી; માખણ 8 બાય -8 બિસ્કિટિંગ પેન અને તેને કોરે સુયોજિત કરો. મોટી બાઉલ અથવા સ્થાયી મિક્સરની વાટકીમાં, ક્રીમને માખણ અને ભુરો ખાંડ સુધી, લગભગ 2 મિનિટ સુધી પ્રકાશ અને રુંવાટીવાળું દેખાય છે. દરેક ઉમેરા પછી 30 સેકન્ડ માટે હરાવીને ઇંડા, એક સમયે એક ઉમેરો, (આ પગલું કેકનું માળખું બનાવવામાં મદદ કરે છે, તેથી તેને અવગણવું નહીં અને તેને દબાવી નહી). વેનીલામાં હરાવ્યું અને પછી સ્ક્વોશ.
  1. એક નાનો બાઉલમાં, લોટ, પકવવા પાવડર, બિસ્કિટિંગ સોડા, મીઠું અને મસાલાઓ ભેગા કરો. સ્ક્વોશ મિશ્રણમાં ઉમેરો અને સંપૂર્ણપણે સંયુક્ત સુધી જ જગાડવો. તે જાડા સખત મારપીટ હશે.
  2. આ Buttered પાન માં સખત મારપીટ રેડવાની ગરમીથી પકવવું ત્યાં સુધી કેક સોનેરી છે અને કેન્દ્રમાં એક ટૂથપીક દાખલ કરવામાં આવે છે, સ્વચ્છ, 50 થી 60 મિનિટ બહાર આવે છે.
  3. કટિંગ પહેલાં ઓછામાં ઓછા 10 મિનિટ ઠંડું દો. ગરમ અથવા ઓરડાના તાપમાને સેવા આપો.
પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 233
કુલ ચરબી 11 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 6 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 4 જી
કોલેસ્ટરોલ 96 મિલિગ્રામ
સોડિયમ 338 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 32 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 1 જી
પ્રોટીન 4 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.)