लेडी बाल्टीमोर केक

लेडी बाल्टीमोर केक फल र अखरोट भरेर एक तह केक हो, साथ साथै फ्रस्टिंग। केक दक्षिणी मनपर्ने हो। यो नुस्खाको साथ समयमा एक कदम फिर्ता लिनुहोस् र केकको आनन्द लिनुहोस् (यो पहिलो शताब्दीको शुरुवातमा सिर्जना गरिएको थियो)।

तपाईं पनि जस्तो मनपर्छ:

• Buttermilk केक
• हरेक दिन केक
• मीठो आलु पाउन्ड केक

तपाईलाई के चाहिन्छ?

• केक:
• 1/2 कप मक्खन
• 1 1/2 कप शर्करा
• 1 कप पानी
• 3 कप आउँ
• 2 चम्मच बेकिंग पाउडर
• 4 अन्डा सेतो, कठोर रूपमा पिटियो
• 1 चम्मच वेनिला
• फ्रस्टिङ र भरने:
• 1 1/2 कप शर्करा
• 2/3 कप पानी
• 2 चम्मच हल्का मकई सिरप
• 2 अन्डा सेतो
• 1/8 चम्मच नुन
• 1 चम्मच वेनिला
• एकैछिनमा
• 1/4 कप कटा कटाई
• 1/4 कप किशमिश
• 1/4 कप कैंडीड चेरी
• 1/4 कप candied अनानास

यसलाई कसरी बनाउने?

केक:

1. मक्खनमा विद्युत् मिक्सर, क्रीम मक्खन र 1/1/1 कप कपको चकलेट संग; 1 कप पानी बिस्तारै जोड्नुहोस्, त्यसपछि आटा र बेकिंग पाउडर जोड्नुहोस्।
2. स्टिफलीमा पिटेको अण्डाको श्वेत र 1 चम्मच वेनिलामा बोल्नुहोस्।
3. एक 375 एफ ओवन मा 3 देखि तितो र फटेको केक प्यान मा सेंकने को लागी लगभग 25 देखि 30 मिनेट सम्म, जब सम्म कि टूथपिक केक को केन्द्र मा घुसिएको छ।

फ्रस्टिङ र भरने:

1. 1/1 कप, 1/2 कप कपडा, 2/3 कप पानी, र साउसेपमा मकईको सिरप; पकाउनुहोस्, हिउँदमा, कम गर्मी भन्दा माथि चिनियाँ भंग नभएसम्म। 240 एफमा फोडा र फोडा ल्याउनुहोस्।

1. त्यसोभए, जब सिरप 234 एफ पुग्छ, अचम्मका चोटहरू नभएसम्म अण्डालाई हराउँछ; नमक जोड्नुहोस्।
2. 240 एफ पुग्दा गर्मीबाट सिरप हटाउनुहोस् र तुरुन्तै धेरै पतली स्ट्रिमलाई तुरुन्तै पीडामा अछामको हड्डी र नुनमा निरन्तर धक्का दिन्छन्। वेनिला को 1 चम्मच जोड्नुहोस् र ठुलो ठोक्किएसम्म धकेल्न जारी राख्नुहोस् र स्थिरता फैलाउनको लागि लगभग 10 मिनेट।
3. फ्रस्टिङको लगभग एक-तेस्रोमा, कटाई पेकान, अन्जीर, किशमिश, र मोटो भयो चेरी र अनानास जोड्नुहोस्। तल तहमा आधा फैलाउनुहोस्। अर्को लेयर माथि माथि राख्नुहोस् र भरिएको अन्य आधामा फैलिएको छ। तेस्रो तहको साथ माथि।
4. फ्रस्ट माथि र केक को किनारा बाँकी सादा फ्रस्टिंग संग।

पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज	275
कुल मोटा	8 जी
पागलिएको बोसो	4 जी
असंतृप्त फैट	3 जी
कोलेस्ट्रॉल	15 मिलीग्राम
सोडियम	178 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट	51 जी
आहार फाइबर	1 g
प्रोटिन	2 जी

(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)