ग्राउंड बीफ सह स्पेगेटी स्क्वॅश पुनिळ होत जाणारा

आपण carbs वर कट करण्यासाठी प्रयत्न करीत असल्यास, spaghetti फळांपासून तयार केलेले पेय एक उत्कृष्ट पास्ता बदलण्याची शक्यता करते कारण हे एक भाजी आहे, थोडी थोडी थोडी असते, पण त्यात चांगला सौम्य स्वाद आहे आणि सॉस हा तारा अजूनही आहे.

सीझन केलेले गोड गोमांस आणि टोमॅटो सॉस हे स्पगेटी स्क्वॅश डिश एक पूर्ण जेवण बनवा. स्पगेट्टी स्क्वॅश किड्यांमध्ये वेगळे केले गेले आणि मग मांसपेशी टोमॅटो सॉस आणि Cheddar चीज सह भाजलेले.

इच्छित असल्यास, गोमांस ऐवजी जमिनीवर टर्की किंवा इटालियन सॉसेज वापरा. कृती खाली टिपा आणि चढ पहा.

आपण carbs मोजत नसल्यास, क्रश ब्रेड आणि एक tossed भाज्या व फळे यांचे मिश्रण (कोशिंबीर) सह या डिश सर्व्ह करावे.

आपल्याला काय आवश्यक आहे

ते कसे तयार करायचे

  1. ओव्हन 375 ° तापवा
  2. स्पगेट्टी स्क्वॅश ला कटाने अर्ध्या हाताने कट करून बियाणे बाहेर काढा, सर्व फॅबर्स मिळवण्यासाठी चमच्याने खचणे
  3. स्पॅगेट्टी स्क्वॅश ठेवा, एका बेकिंग डिशमध्ये बाजूला ठेवा; बेकिंग डिश मध्ये पाणी घालावे. स्पघेट्टी स्क्वॅशवर सुमारे 30 मिनिटे झाकण आणि बेक करावे, किंवा स्पगेट्टी स्क्वॅश टेंडर होईपर्यंत आणि कातड्याने सहजपणे विसर्जित होईपर्यंत.
  4. संकोच हाताळण्यासाठी पुरेसा थंड असतो तेव्हा "स्पागाहेटी" काड्यांचा फाटा फेकून द्या. एक वाडगा मध्ये स्वाश strands ठेवा आणि बाजूला सेट
  1. दरम्यान, मोठ्या कढईत किंवा मध्यम आचेवर परतावा पॅनमध्ये, मासचे गोमांस, कांदा, लाल आणि हिरवी मिरची आणि लसूण घालून जेणेकरुन मांस पिवळ्या नाही आणि भाज्या निविदा आहेत. चरबी काढून टाकावे; टोमॅटो, ओरेगॅनो, मीठ आणि मिरपूड घाला. स्पगेटी स्क्वॅश किल्स्मध्ये नीट ढवळून घ्यावे. सुमारे दोन मिनिटे शिजवणे आणि नीट ढवळून घ्यावे, किंवा द्रव शोषून होईपर्यंत
  2. मिश्रण 1/2 ते 2-चौकोनी तुकडे करवून घ्यावे. 1 1/2 कापड चेंडर चीज मध्ये हलवा 25 मिनीटे 350 डिग्रीवर बेक करावे.
  3. उर्वरीत 1 कप चेंडर चीज सोबत आणि 5 मिनिटे जास्त शिजवावे, किंवा चीज वितळली पर्यंत.

टिपा आणि विविधता:

पोषणविषयक मार्गदर्शक तत्त्वे (प्रत्येक सेवेसाठी)
कॅलरीज 645
एकूण चरबी 43 ग्रॅम
संपृक्त चरबी 23 ग्रॅम
असंतृषित चरबी 13 ग्रॅम
कोलेस्टेरॉल 168 मिली
सोडियम 739 एमजी
कर्बोदकांमधे 17 ग्रॅम
आहार फायबर 2 ग्रॅम
प्रथिने 48 ग्रॅम
(आमच्या पाककृतींवरील पोषण संबंधी माहितीची गणना एका घटक डेटाबेसच्या आधारावर केली जाते आणि त्याचा अनुमान लावला गेला पाहिजे. वैयक्तिक परिणाम बदलू शकतात.)