अमेरिकी शेफर्ड की पाई पकाने की विधि

यह कुटीर पाई पारंपरिक चरवाहे के पाई का एक अमेरिकी विविधता है जो किसी भी मांस और आलू के प्रशंसक को खुश करने के लिए निश्चित है। ग्राउंड गोमांस में एक प्राकृतिक समृद्ध मशरूम ग्रेवी है और आलू पनीर से भरे हुए हैं। अधिक प्रामाणिक चरवाहे के पाई के लिए, गोमांस के बजाय जमीन भेड़ का प्रयोग करें।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

• 1 पाउंड चक
• वास्तविक गोमांस
• 8 औंस मशरूम (कटा हुआ)
• 1/2 कप प्याज (कटा हुआ)
• 2 बड़े लौंग
• लहसुन (दबाया या बारीक minced)
• एक चम्मच
• कोषर नमक
• स्वाद के लिए काली मिर्च
• 1 बड़ा चम्मच
• वूस्टरशर सॉस
• 1 बड़ा चमचा अखिल उद्देश्य आटा
• 1/2 कप गोमांस शोरबा
• 1/2 कप भारी क्रीम
• 1/2 कप मटर (जमे हुए)
• 2 कप हैश ब्राउन आलू (जमे हुए या डेली-पैक, कटे हुए, पैक)
• 1/8 कप
• Chives (कटा हुआ)
• 2 कप शेडडर पनीर (बारीक कटा हुआ, विभाजित उपयोग)
• 1 चम्मच कोशेर नमक
• 1/4 कप
• मेयोनेज़
• गार्निश: मीठे हंगेरियन
• लाल शिमला मिर्च

इसे कैसे करे

375 एफ के लिए पहले से गरम ओवन

एक बड़े भारी skillet में जमीन गोमांस, मशरूम, प्याज, लहसुन, नमक, और काली मिर्च रखें। सॉस, जमीन गोमांस तोड़ना, जब तक कि रस लगभग वाष्पित नहीं हो जाता है।

वोरस्टरशायर में हिलाओ, फिर आटा। अक्सर stirring, 1 मिनट कुक। गोमांस शोरबा जोड़ें, गठबंधन करने के लिए stirring, फिर भारी क्रीम। ग्रेवी मोटा होने तक उबाल लें। ग्लास बेकिंग डिश में डालो। थोड़ा ठंडा होने दें, फिर गोमांस के शीर्ष पर समान रूप से हरी मटर छिड़के।

एक मिश्रण कटोरे में, हैश ब्राउन आलू, चीव, चेडर पनीर, नमक और मेयोनेज़ के 1 कप को मिलाएं। गोमांस परत के शीर्ष पर समान रूप से फैलाओ। शीर्ष पर चेडर पनीर के शेष कप फैलाएं और हल्के से पेपरिका के साथ छिड़कें।

पनीर पिघल जाने तक लगभग 45 मिनट तक सेंकना और थोड़ा भूरा होना चाहिए। सेवारत से 15 मिनट आराम करो।

उपज: 4 से 6 सर्विंग्स

अधिक शेपर्ड की पाई व्यंजनों:

• अमेरिकी शेफर्ड की पाई
• शेफर्ड पाई
• चिकन के साथ साउथवेस्टर्न शेफर्ड की पाई
• मीठे आलू शेफर्ड की पाई
• पारंपरिक शेफर्ड की पाई

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी	885
कुल वसा	60 ग्राम
संतृप्त वसा	26 ग्राम
असंतृप्त वसा	20 ग्राम
कोलेस्ट्रॉल	172 मिलीग्राम
सोडियम	1,900 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट	42 ग्राम
फाइबर आहार	5 जी
प्रोटीन	46 ग्राम

(हमारे व्यंजनों पर पोषण संबंधी जानकारी को एक घटक डेटाबेस का उपयोग करके गणना की जाती है और इसे अनुमान माना जाना चाहिए। व्यक्तिगत परिणाम भिन्न हो सकते हैं।)