जर्मन पूरे-गेहूं ऐप्पल केक पकाने की विधि

जर्मन खाना पकाने में सेब एक लोकप्रिय मिठाई फल हैं। केक से पाई तक प्यारे स्ट्रूडल तक , वे पाक प्रदर्शन में बहुत अधिक हैं। यह सेब केक रेसिपी सुखद भोजन के साथ स्वस्थ भोजन को मिलाकर एक अच्छा तरीका है। पूरे गेहूं पेस्ट्री आटा, सेब और एग्वेव सिरप का उपयोग करके, यह केक नम है लेकिन बहुत घना नहीं है, और यह भी सुंदर है। असली इलाज के लिए व्हीप्ड क्रीम या आइसक्रीम के साथ जर्मन सेब केक की सेवा करें।

नोट: आप इस सेब केक रेसिपी में सूट के लिए स्वाद और सूखे फल को बदल सकते हैं।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. छील, कोर और चौथाई सेब, फिर लंबाई में घुमावदार चंद्रमा के आकार में टुकड़ा करें। नींबू के रस के साथ छिड़कना। रद्द करना।
  2. हल्के और लालसा तक 1/4 कप (85 ग्राम) एग्वेव सिरप के साथ नरम मक्खन के 6 चम्मच (75 ग्राम) क्रीमिंग करके केक बल्लेबाज बनाओ। उपयोग करते समय 1 अंडे, 1 चम्मच वेनिला और नींबू उत्तेजकता में मारो।
  3. एक अलग कटोरे में, 2 कप पूरे गेहूं पेस्ट्री आटा, 1 चम्मच बेकिंग पाउडर, 1/2 चम्मच बेकिंग सोडा और 1/2 चम्मच दालचीनी या 1 चम्मच नींबू उत्तेजकता। आप सेब पाई मसाला या अन्य मसाले मिश्रण का भी उपयोग कर सकते हैं।
  1. चिकनी तक creamed मिश्रण के साथ आटा मिश्रण आधा मिश्रण।
  2. बल्लेबाज में 1/2 कप दही मारो। आटा मिश्रण के दूसरे भाग के साथ दोहराएं और शेष 1/2 कप दही के साथ समाप्त करें।
  3. सेब से नींबू का रस निकालें और उन्हें सूखा दें। आधे सेब स्लाइस और सभी किशमिश में मोड़ो।
  4. बल्लेबाज को एक मक्खन और floured, 9-इंच (23 सेमी) springform पैन में चम्मच। आप 9-इंच, गहरी पकवान पाई पैन भी आज़मा सकते हैं।
  5. एक रोसेट फॉर्म में केक के शीर्ष पर शेष सेब स्लाइस रखें। इसे पहले मध्य में शुरू करना सबसे आसान है।
  6. सेब के शीर्ष पर क्रीम को हल करें और 350 से (176 सी) पर 45 से 55 मिनट के लिए सेंकना।
  7. ठंडा होने दें और व्हीप्ड क्रीम के साथ परोसें। आप कुछ गर्म खुबानी जाम के साथ केक के शीर्ष को भी देख सकते हैं, जो फल को सूखने से रोक देगा।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 196
कुल वसा 9 जी
संतृप्त वसा 2 जी
असंतृप्त वसा 4 जी
कोलेस्ट्रॉल 94 मिलीग्राम
सोडियम 344 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 22 ग्राम
फाइबर आहार 3 जी
प्रोटीन 7 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।)