कृत्रिम पाककृती मिस ग्रेव्ही रेसिपी

कृत्रिम पाककृती मिस ग्रेव्ही रेसिपी आपल्या मॅश बटाटे किंवा थँक्सगिव्हिंग डिनरसाठी एक सुलभ शाकाहारी आणि शेंगदाणे रस्सा रेसिपी. हे सोपे होममेड miso ग्रेव्ही कृती भाजीपाला मटनाचा रस्सा, पोषण यीस्ट , आणि अर्थातच, miso पासून केली आहे.

शाकाहारी ग्रेव्हीमध्ये चव घालण्यासाठी कोणतेही पशू चरबी नाही, म्हणून या पाककृतीसाठी सोया सॉस, पौष्टिक आहाराच्या स्वरूपात, आणि सर्वात महत्वाचे म्हणजे या प्रकरणात, अतिरिक्त स्वाद आणि मसाला जोडणे आवश्यक आहे. पण मांस-मुक्त ग्रेव्ही बनवण्याची पद्धत पशु पदार्थाच्या चिकटपणापासून ग्रेव्ही बनवण्यासारखीच आहे: आपण पीठ, कॉर्नस्टार्च (किंवा या कृतीमध्ये दोन्ही) वापरून कोर घटक जास्त गुंतागुंतीत केले आहेत आणि बरेच जणांना बाहेर काढण्यासाठी कृती करायला लावणे कोणत्याही गळती

नियमित ग्रेव्ही प्रमाणे, हे शाकाहारी ग्रेव्ही थोडी जाड होईल कारण ते टिकून राहते आणि त्यामुळे थंड होतो, असे वाटते की अतिरिक्त कॉर्न स्टार्च किंवा द्रव जोडताना

आपल्याला काय आवश्यक आहे

ते कसे तयार करायचे

  1. प्रथम, मिसो आणि पाणी एकत्र करा आणि दोघांना एकत्र जोपर्यंत miso पूर्णपणे पाण्यात विसर्जित होईपर्यंत एकत्र करा. टीप: आपण या प्रक्रियेस गति देण्यासाठी पाणी थोडी प्रथम गरम करू शकता, आपण इच्छित असल्यास आणि वेळेची कमी असल्यास
  2. एका मोठ्या दांडीवर, पेस्ट फॉर्म होईपर्यंत पीठात मध्यम-कमी उष्णता आणि झटके ओव्हनमध्ये शाकाहारी मार्जरीन वितळणे. Miso आणि पाणी मिश्रण, भाज्या मटनाचा रस्सा , सोया सॉस, पोषण यीस्ट आणि मिरपूड घालून चांगले नीट मिसळा.
  1. जाड होईपर्यंत कमी गॅस वर शिजविणे, वारंवार ढवळणे परवानगी द्या. नॉन-क्युगन ग्रेव्ही बनवतानाच, द्रव जाड वाढल्याने कोणत्याही ढेतून टाळण्यासाठी आपल्याला भरपूर ढवळणे आवश्यक आहे.
  2. जर गरजेनुसार कॉर्नस्टार्क (प्रथम पाण्यात विसर्जित केली) तर ग्रेव्ही अगदी दाट बनवावी. गरज भासल्यास जास्त कॉर्नस्टार्च जोडा, पण ते मिक्स करत नाहीत हे विसरू नका की ते आपल्या मांसमितीला किंचित घट्ट होतील कारण ते मांस-आधारित ग्रेव्हीसारखेच असतात.
पोषणविषयक मार्गदर्शक तत्त्वे (प्रत्येक सेवेसाठी)
कॅलरीज 56
एकूण चरबी 2 ग्रॅम
संपृक्त चरबी 1 ग्रॅम
असंतृषित चरबी 1 ग्रॅम
कोलेस्टेरॉल 0 मिग्रॅ
सोडियम 497 मिली
कर्बोदकांमधे 7 ग्रॅम
आहार फायबर 1 ग्रॅम
प्रथिने 2 ग्रॅम
(आमच्या पाककृतींवरील पोषण संबंधी माहितीची गणना एका घटक डेटाबेसच्या आधारावर केली जाते आणि त्याचा अनुमान लावला गेला पाहिजे. वैयक्तिक परिणाम बदलू शकतात.)