टोर्टा पास्कुलीना - पालक और रिकोटा टार्ट

पफ पेस्ट्री क्रस्ट और रिकोटा भरने से इस टार्ट को साधारण क्विच से अलग किया जाता है। टोर्टा पास्कुलीना परंपरागत रूप से लेंट के दौरान परोसा जाता है, लेकिन यह साल के किसी भी समय एक उत्कृष्ट दोपहर का भोजन या रात का खाना बनाता है। आप पेस्ट्री परतों के रूप में एम्पाडा आटा का उपयोग कर सकते हैं, या पेस्टल टार्ट आटा के लिए यह नुस्खा भी उपयोग कर सकते हैं।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. मुलायम और थोड़ा सुनहरा तक मक्खन में प्याज प्याज और लहसुन। नमक और जायफल जोड़ें।
  2. 3-5 मिनट के लिए मशरूम और sauté जोड़ें।
  3. पालक जोड़ें और एक मिनट के लिए खाना बनाना। ताप से निकालें और ठंडा होने दें।
  4. एक बड़े कटोरे में ricotta, मोज़ेज़ारेला, परमेसन और 2 अंडे मिलाएं।
  5. चीज के लिए ठंडा पालक मिश्रण जोड़ें। स्वाद के लिए नमक व कालीमिर्च डालकर ज़ायकेदार बनाइए।
  6. चार सौ डिग्री पर ओवन को पहले से गरम करें।
  7. व्यास में लगभग 14 इंच सर्कल में पेस्ट्री शीट्स में से एक को रोल करें (या उसी तरह एम्पाडा आटा या पेस्टल पेस्ट्री का आधा रोल करें)।
  1. पैन के नीचे और किनारों में पेस्ट्री दबाकर, एक हटाने योग्य तल के साथ एक मक्खन 9-इंच टार्ट पैन पर ड्रैप पेस्ट्री।
  2. पालक / पनीर मिश्रण के साथ तीखा भरें।
  3. आधा में उबले अंडे काट लें। उन्हें भरने में, उन्हें समान रूप से स्थानांतरित करने के लिए दबाएं।
  4. 9-इंच सर्कल में पफ पेस्ट्री (या एम्पाडा आटा का दूसरा आधा) के दूसरे टुकड़े को रोल करें, और टार्ट के शीर्ष पर रखें। सील किनारों को एक फोर्क के साथ एक साथ और चिल्लाओ।
  5. अंडा धोने के साथ ब्रश टार्ट। टेंट के शीर्ष में कुछ छेद छेड़छाड़ के लिए एक कांटा का उपयोग करें।
  6. ओवन में टर्ट रखें, कम तापमान 350 डिग्री तक रखें, और एक घंटे के लिए सेंकना। यदि तीखा बहुत जल्दी भूरा हो रहा है, तो आप तीखा को ढीले ढंग से ढक सकते हैं।
  7. टार्ट पैन से बाहर टार्ट (हटाने योग्य तल के साथ) उठाने से पहले 30 मिनट के लिए पैन में कूल करें।
  8. गर्म या कमरे के तापमान पर परोसें।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 394
कुल वसा 25 ग्राम
संतृप्त वसा 9 जी
असंतृप्त वसा 7 जी
कोलेस्ट्रॉल 1 9 2 मिलीग्राम
सोडियम 307 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 27 ग्राम
फाइबर आहार 3 जी
प्रोटीन 16 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।)