कैसे एक मक्खन बिस्कुट बेरी Cobbler बनाने के लिए

यह cobbler बेरीज-ब्लैकबेरी, ब्लूबेरी, huckleberries, रास्पबेरी, और स्ट्रॉबेरी के त्वरित काम करता है। मौसम में बेरीज के अधिशेष का उपयोग करें, या जमे हुए जामुन (या तो बाजार या जो आप सीजन में फिसलते हैं ) का उपयोग करें क्योंकि जब भी वे कोब्बलर में पकाया जाता है तो वे अलग हो जाते हैं। बस थोड़ी सी फल को मीठा करें, एक मक्खन ड्रॉप बिस्कुट टॉपिंग के साथ कवर करें, और सेंकना। पाई से आसान है!

नोट: यह नुस्खा त्वरित-खाना पकाने वाले टैपिओका को मोटाई के रूप में बुलाता है, जो फल के रस को स्पष्ट और मोटा छोड़ देगा लेकिन गमी नहीं होगा। इसके बजाए कॉर्नस्टार का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें, लेकिन पता है कि फल भरना थोड़ा बादल दिख सकता है।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. तीस फैरनहिट तक ओवन को प्रीहीट करें। 2-क्वार्ट कैसरोल डिश या इसी तरह के बेकिंग पैन में, चीनी के 3/4 कप के साथ बेरीज को टॉस करें। स्वाद भरें और यदि आप एक मीठा भरना पसंद करते हैं (और जामुन की मिठास के आधार पर) अधिक चीनी जोड़ें। टैपिओका और नींबू का रस जोड़ें और गठबंधन करने के लिए टॉस करें। रद्द करना।
  2. एक बड़े कटोरे में आटा गठबंधन, 1/4 कप चीनी, नमक, और बेकिंग सोडा शेष। छोटे टुकड़ों में मक्खन काट लें और आटा में जोड़ें। अपनी उंगलियों, एक कांटा, दो चाकू, या पेस्ट्री कटर का उपयोग करके, आटा में मक्खन का काम करें जब तक कि इसमें कुछ मटर-आकार के टुकड़ों के साथ कॉर्नमील की तरह न लगे। गठबंधन करने के लिए मक्खन में हिलाओ। आपके पास ढीला बल्लेबाज होगा।
  1. बेरी मिश्रण पर चम्मच द्वारा बल्लेबाज ड्रॉप। अपने पकवान के आकार और आकार के आधार पर, आपके पास बल्लेबाज के धब्बे हो सकते हैं या बल्लेबाज के साथ पूरे शीर्ष को कवर करने में सक्षम हो सकते हैं।
  2. सेंकना जब तक कि सुनहरा भूरा न हो और बेरी का रस किनारों पर 45 से 60 मिनट तक बुलबुला हो।
  3. कम से कम थोड़ा ठंडा होने दें। कोबबलर गर्म या कमरे के तापमान परोसें - यह उसी दिन होगा जब यह बनाया जाता है लेकिन अगली सुबह भी एक स्वादिष्ट नाश्ता बनाता है!
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 335
कुल वसा 15 ग्राम
संतृप्त वसा 8 जी
असंतृप्त वसा 5 जी
कोलेस्ट्रॉल 34 मिलीग्राम
सोडियम 582 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 51 ग्राम
फाइबर आहार 4 जी
प्रोटीन 3 जी
(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।)