परिपूर्ण तुर्की सलाद सँडविच कृती

हे टर्की सलाड आपल्या आवडत्या रोलस्, बन्स किंवा ब्रेडसह स्वादिष्ट सँडविच बनविते. टर्कीच्या सलाडची सॅन्डविच, चिप्स, फ्राईज किंवा एक कप सूप, एका मधुर मध्यान्ह भोजन किंवा रात्रीचे जेवणसाठी सर्व्ह करा.

लिंबाचा रस आणि थोडा बारीक चिरलेला लाल कांदा ह्या सोप्या, मूलभूत टर्कीच्या सलाडला चव घालतो, तर पर्यायी अजमोदा (ओवा) रंग देते. उरलेला टर्की वापरणे किंवा टर्कीचा टेंडर किंवा टर्कीचा टेंडरलिक्स या भाज्या तयार करणे (खाली टिपा पहा) हे हा एक चांगला मार्ग आहे.

टर्कीचे सॅलड लसूण आणि कणीक झालेल्या टोमॅटोसह उप रोल, बल्क्य रोल किंवा हॅमबर्गर बन्स toasted वर स्वादिष्ट आहे. कमी कार्ब पर्याय म्हणून, आपण नेहमी भाकर बाहेर सोडू शकता आणि कोशिंबिरीसाठी वापरलेली पाने, बाळाला पालक किंवा ताजे वसंत ऋतु, हिरव्या भाज्यांवरील साध्या लंचचा सलाड म्हणून ती सर्व्ह करू शकता. ऍव्होकॅडो, कापलेले लोणचे किंवा टोमॅटोचे तुकडे सॅलडसह उत्कृष्ट असतील.

टर्कीच्या स्वयंपाक मदत आणि काही अतिरिक्त घटक आणि देणार्या कल्पनांसाठी टिपा आणि विविधता पहा.

आपल्याला काय आवश्यक आहे

ते कसे तयार करायचे

  1. मोठे वाडगा मध्ये, भाजी किंवा कोशिंबीर बनवण्यासाठी उपयुक्त अशी एक वनस्पती, चिरलेला लाल कांदा, diced टर्की, आणि अजमोदा (ओवा), एकत्र वापरत असल्यास. साहित्य मिश्रण करणे टॉस
  2. एका लहान वाडयात लिंबाचा रस, 1/2 कप अंडयातील बलक आणि ताजे मैदा, मिरची एकत्र करा. आवश्यक असल्यास अधिक अंडयातील बलक जोडणे, मिश्रित होईपर्यंत टर्कीच्या मिश्रणात ढवळत राहा. चवीनुसार मिठ घालावे.
  3. लेट्युसच्या पानांसह ब्रेड किंवा रोलचे लाइन काप, इच्छित असल्यास आणि टर्कीच्या मिश्रणासह भरा.
  1. सॅन्डविचचे पोटॅटो चीप किंवा फ्राईससह सर्व्ह करा आणि एक मजेदार लंचसाठी किंवा सँडविच रात्रीचे जेवणासाठी स्लाईड डिलचे लोणचे सर्व्ह करा. वैकल्पिकरित्या, sliced ​​टोमॅटो किंवा avocado wedges सह कोशिंबिरीसाठी वापरण्यात येणारा एक पाला व त्याचे झाड पाने किंवा वसंत ऋतु हिरव्या भाज्या वर टर्की सलाड सर्व्ह करावे.

टिपा

विविधता

पोषणविषयक मार्गदर्शक तत्त्वे (प्रत्येक सेवेसाठी)
कॅलरीज 765
एकूण चरबी 38 ग्रॅम
संपृक्त चरबी 8 ग्रॅम
असंतृषित चरबी 11 ग्रॅम
कोलेस्टेरॉल 30 9 मिली
सोडियम 734 मिग्रॅ
कर्बोदकांमधे 9 ग्राम
आहार फायबर 2 ग्रॅम
प्रथिने 93 ग्राम
(आमच्या पाककृतींवरील पोषण संबंधी माहितीची गणना एका घटक डेटाबेसच्या आधारावर केली जाते आणि त्याचा अनुमान लावला गेला पाहिजे. वैयक्तिक परिणाम बदलू शकतात.)