Torta मारिया Luisa: नारंगी लेयर केक जाम संग

Torta मारिया Luisa एक सुरुचिपूर्ण तह केक जुन कोलम्बिया मा लोकप्रिय छ र अल साल्भाडोर मा लोकप्रिय छ। केक सिट्रस (सामान्यतया नारंगी) संग स्वाद गरिन्छ, र फल जाम संग तहले, र कहिले काही पनि क्युपिप ( ड्युल डे लेचे ) सँग पनि हुन्छ।

केक सजिलै पाउडर भएको शर्कराको साथ सजाएको छ। लिङ्ग मेनु र यस सुन्दर केक को सरल शैली यो एक ब्रंच च्याम्पियन को लागि एक महान अतिरिक्त बनाउछ वा तपाईंको दोपहर को कफी ( मेरैरेन्सी ) संग एक टुक्रा का आनंद लें। यदि तपाईं फ्र्रेडिङसँग केक चाहनुहुन्छ भने, टिर्साको यो फैंसी संस्करण मारिया लुसासा स्ट्रॉबेरी र अनानाससँग प्रयोग गर्नुहोस्

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

  1. सानो साउसेनमा सुन्तलाको रस राख्नुहोस्। एक सिमर र पकाउनु पर्छ जब सम्म तरल 1/2 कपमा तरल कम हुन्छ। ठुलो ठुलो सेट गर्नुहोस्।
  2. पूर्व ओवन 350 डिग्री सम्म। ग्रीस 2 8 इन्च बेकिंग प्यान, र पेन्सन को तल रेखांकन पेपर वा मोम पेपर संग रेखा।
  3. एक मिक्सर मिक्सरमा, झन्झट र राम्रो मिश्रित नभएसम्म कुकुरसँग मक्खन गर्नुहोस्।
  4. एक समयमा मक्खन / चिनियाँ मिश्रणमा एकपटक अण्डा थप्नुहोस्, प्रत्येक पछि राम्रोसँग धकेल्नु।
  5. आउँ, नुन, नेमको छाती र पाक पाउडर। आरक्षित सुन्तला रसमा तितली र वेनिला हल गर्नुहोस्। तरल पदार्थसँग वैकल्पिक रूपमा बल्ल गर्न सूखी अवयवहरू जोड्नुहोस् जब सम्म मिश्रित।
  1. दुई प्यानहरू बीच ब्याट्री विभाजित गर्नुहोस्।
  2. केकहरू पकाउनुहोस् जबसम्म तिनीहरूले छुटेको बेला हल्का वसन्त हुँदा, र केन्द्रमा राखिएको एक टूथपिक शुद्ध हुन्छ।
  3. केकमा केक ठान्नुहोस्।
  4. माइक्रोवेवले धीरेजमा जामलाई गरम पार्नुहोस् जबसम्म यो फैलिएको स्थिरता छ।
  5. प्यानबाट केकहरू हटाउनुहोस्। (यदि dulce de leche प्रयोग गरेर, प्रत्येक केक आधा क्षैतिजमा विभाजित गर्नुहोस् र दुई halves बीच dulce de leche फैलाउनुहोस्, त्यसपछि तिनीहरूलाई फेरि एकै ठाउँमा राख्नुहोस्)। कोटिंग तहमा एक केक तह राख्नुहोस्, र केक माथि जाम फैलाउनुहोस्। दोस्रो केक परतको साथ माथि। पाउडरको साथको केक को माथि धकेल्नुहोस्।
पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 199
कुल मोटा 9 जी
पागलिएको बोसो 5 g
असंतृप्त फैट 3 जी
कोलेस्ट्रॉल 55 मिलीग्राम
सोडियम 114 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 26 जी
आहार फाइबर 0 g
प्रोटिन 2 जी
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)