फ्रान्सेली हरियो सब्जी a Gratin Recipe

सब्जी ग्रेटिन यस्तो प्यारा, बहुमुखी डिश हो। यसले ठूलो साइड डिश बनाउँछ जुन धेरै मासु र माछा भाँडाको साथ काम गर्दछ। त्यसपछि, ठूलो भाग खाऊ र तपाईंसँग एक मुख्य मुख्य पाठ्यक्रम छ, एक सरल लंच वा रातोपट्टिको लागि, छेउमा रोटी रोटी जोड्नुहोस् र तपाईंसँग भरिएको डिश पनि छ।

एक गुप्त संघटक, पोल्ट्री सीजनिंग को सानो संकेत, पनीर र हरियो सब्जी मिश्रण मा लगभग असीमित छिपे भएका छ, अझै पकवान को एक विशेष जटिलता प्रदान गर्दछ। यदि तपाइँ शाकाहारीको लागि यो डिश सेवा गर्दै हुनुहुन्छ भने, पोल्ट्री स्टक छोड्नुहोस्।

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

  1. ओवन पहिले 375 एफ सम्म र ठूलो ग्रेटिन डिश मक्खन।
  2. धीरे जैतून को तेल मा प्याज sauté मध्यम गर्मी मा सेट सससेन मा पांच मिनेट को लागि। प्याजमाथि आटा छिर्न र 30 सेकेण्डसम्म मिश्रण सुरक्षित राख्नुहोस्। माटो, काली मिर्च, पोल्ट्री मसाले, र प्यानमा दूध थप्नुहोस् र चटनी मोटाई सम्म सम्म 3 देखि 5 मिनेटसम्म लगातार हलचल गर्नुहोस्।
  3. तयार भएको ब्रोकोली, पालक, पोर्चुगल र पनीर लाई पनीरमा लिनुहोस्, मिश्रणलाई एक सिम्मरमा ल्याउनुहोस् र त्यसपछि यसलाई भुइँमा राखिएको ब्रेटिन डिशमा घुमाउनुहोस्। पिघल मक्खन, रोटी को टुक्राहरू, र 1/4 कप पिर्मेसन पनीर सँगसँगै हलचल र ग्रीटिङमा ब्रेडको टुक्राहरू लुकाउनुहोस्।
  1. ब्रेकलीली गितिनले 30 देखि 40 मिनेटसम्म अग्रगामी ओवनमा बसाल्नुहोस्, जबसम्म यो तातो र बुलबुली हुन्छ, तर सब्जीहरू निविदा हुन्छन्, र रोटीको टुक्रा सुनको खैरो भएको छ।

विकल्पहरू

यस अर्थको बहुमुखीताले तपाईले सब्जिहरु लाई आफ्नो स्वाद, मौसमता, या pocketbook सूट गर्न स्विच गर्न सक्नुहुनेछ। यो नुस्खा हरी सब्जियों मा निर्भर गर्दछ, तर मासु को टमाटर स्लाइस को एक जोडे संग केहि मशरूम , या शीर्ष माथि को जोडने को कुनै कारण छैन।

यो क्लासिक नुस्खामा पनीर कान्टाल हो। Cantal एक धेरै विशिष्ट स्वाद छ जो सब्जियों संग धेरै राम्रो काम गर्दछ। तपाईं पनीर आफ्नो आफ्नै प्राथमिकताको लागि स्विच गर्न सक्नुहुन्छ, बकरी पनीर वा क्रुस्लो नीलो पनीर पनि राम्रो काम गर्दछ।

पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 326
कुल मोटा 18 जी
पागलिएको बोसो 10 जी
असंतृप्त फैट 6 g
कोलेस्ट्रॉल 42 मिलीग्राम
सोडियम 526 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 28 जी
आहार फाइबर 4 जी
प्रोटिन 14 जी
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)