સરળ Marinara ટામેટા ચટણી રેસીપી

સ્વાદિષ્ટ બનાવવા માટે હોમમેઇડ કડક શાકાહારી અથવા શાકાહારી રાંધવાની જટીલતા હોતી નથી, અને આ સરળ હોમમેઇડ માર્નારારા ટમેટાની ચટણી જેવી વાનગીઓ સાબિતી છે. કેટલીકવાર, સરળ વાનગીઓ શ્રેષ્ઠ છે.

તાજા તુલસીનો છોડ, કેનમાં ટામેટાં અને ઓલિવ તેલ અને દરિયાઈ મીઠાના બીટ સાથે બનાવવામાં આવે છે, તે સ્વાદિષ્ટ અને સરળ હોવા છતાં, એક સ્વાદિષ્ટ હોમમેઇડ માર્નારારા સૉસ બનાવવાનો માર્ગ છે, જે બન્ને શાકાહારી અને કડક શાકાહારી, તેમજ ધાન્યના લોટમાં રહેલું નત્રિલ દ્રવ્ય મુક્ત છે અને કોલેસ્ટ્રોલ ફ્રી.

કોઈ પણ પ્રકારની પાસ્તા સાથે આ સરળ હોમમેઇડ ટમેટા ચટણીને જોડી દો, તેનો ઉપયોગ તમારા શાકાહારી લસગ્નામાં કરો , અથવા એક શાકાહારી માંસની અવેજી ઉમેરો, એક શાકાહારી બોલોગ્નીઝ બનાવવા માટે, અથવા તે કોઈપણ વાનગીમાં ઉપયોગ કરો કે જે ટમેટાની ચટણી માટે કહે છે, જેમ કે આ શાકાહારી બેકડ પાસ્તા અથવા આ ગરમીમાં અને breaded રંગ વાનગી આનંદ માણો!

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. મોટી દાંડીઓ અથવા શાક વઘારવાનું તપેલું માં, ઓલિવ તેલ ગરમી અને પછી સોફ્ટ સુધી, માત્ર થોડી મિનિટો માટે ડુંગળી અને લસણ sautee.
  2. ટામેટાંમાં ઉમેરો, અને મીઠું અને મરી સાથે મોસમ અને 10 થી 15 મિનિટ સુધી સણસણવું આપો.
  3. ગરમીથી પેનમાંથી દૂર કરો અને સેવા આપતા પહેલા તુલસીનો છોડમાં જગાડવો.

રાંધણની વિવિધતા: હોમમેઇડ મરીનારા સૉસ બનાવતી વખતે, થોડી વધુ સીઝનીંગ, શાકભાજી અથવા તમે ઇચ્છો તે કંઈપણ ઉમેરવા માટે નિઃસંકોચ.

હોમમેઇડ મરીનારા સોસમાં એક દંપતી વિકલ્પો સામાન્ય છે? ઉકળતા, એક 1/2 ચમચી અથવા અરેગૅનો, બલ્સમિક સરકોની એક નાની ઝરમર, સફેદ વાઇનનું સ્પ્લેશ અથવા લાલ મરીની ટુકડાઓનો ઉદાર ચપટી. ઘણાં બધાં સ્વાદ ઉમેરવાનો બીજો વિકલ્પ ટમેટાંમાં એક કે બે ખાનાના પાંદડા ઉમેરવાનો છે જ્યારે તે ઉકળતા હોય છે; માત્ર સેવા આપતા પહેલાં તેમને દૂર કરવા માટે ખાતરી કરો.

અન્ય ટિપ ? જો તમે તમારા પરિવારને જાણ્યા વિના અમુક શાકભાજીમાં ઝલકવા માંગતા હોવ તો, કેટલાક શેકેલા ગાજર, રિસાઇઝ્ડ ફૂલકોબી અથવા લોખંડની જાળીવાળું ઝુચીની ઉમેરો જ્યારે તમારી મરિનરા સૉસ ઉકળતા હોય. તેઓ કદાચ નોટિસ ક્યારેય પડશે!

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 188
કુલ ચરબી 12 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 2 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 8 જી
કોલેસ્ટરોલ 0 એમજી
સોડિયમ 251 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 20 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 5 જી
પ્રોટીન 5 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.)