टोर्टा मारिया लुइसा: जाम के साथ ऑरेंज परत केक

टोर्टा मारिया लुइसा एक सुरुचिपूर्ण परत केक है जो कोलंबिया के साथ-साथ अल साल्वाडोर में भी लोकप्रिय है। केक को साइट्रस (आमतौर पर नारंगी) के साथ स्वादित किया जाता है, और फल जाम के साथ स्तरित होता है, और कभी-कभी आरेक्वायप (डल्स डी लेचे ) के साथ भी।

केक को पाउडर चीनी के छिड़के से सजाया जाता है। इस सुंदर केक की साइट्रस स्वाद और सरल शैली इसे ब्रंच मेनू में एक बड़ा जोड़ा बनाती है या अपनी दोपहर कॉफी ( मेरिएंडा ) के साथ एक टुकड़ा का आनंद लेती है । यदि आप ठंढ के साथ केक पसंद करते हैं, तो स्ट्रॉबेरी और अनानस के साथ मारिया लुइसा के इस फैंसी संस्करण को आजमाएं।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. एक छोटे सॉस पैन में नारंगी का रस रखें। एक उबाल लें और पकाएं जब तक कि तरल 1/2 कप तक कम न हो जाए। ठंडा करने के लिए अलग सेट करें।
  2. ओवन को पहले 350 डिग्री तक गर्म करें। 2 8-इंच बेकिंग पैन ग्रीस करें, और चर्मपत्र पेपर या मोम पेपर के साथ पैन के नीचे लाइन करें।
  3. एक स्थायी मिक्सर में, शक्कर और अच्छी तरह से मिश्रित तक चीनी के साथ मक्खन हराया।
  4. मक्खन / चीनी मिश्रण में एक बार अंडे जोड़ें, प्रत्येक के बाद अच्छी तरह से मारना।
  5. आटा, नमक, नींबू उत्तेजकता और बेकिंग पाउडर को एक साथ मिलाएं। मक्खन और वेनिला को आरक्षित नारंगी के रस में हिलाएं। मिश्रित होने तक तरल पदार्थ के साथ वैकल्पिक रूप से बल्लेबाज के लिए शुष्क सामग्री जोड़ें।
  1. 2 पैन के बीच बल्लेबाज को विभाजित करें।
  2. जब तक वे छूए, तब तक हल्के ढंग से वापस उछालते हुए केक सेंकना, और केंद्र में रखी एक टूथपिक वापस साफ हो जाती है।
  3. एक रैक पर केक शांत।
  4. माइक्रोवेव में धीरे-धीरे जाम को गर्म करें जब तक कि यह एक फैलाव स्थिरता न हो।
  5. पैन से केक निकालें। (यदि डल्स डी लेचे का उपयोग करते हैं, तो प्रत्येक केक को क्षैतिज रूप से विभाजित करें और दो हिस्सों के बीच डल्स डी लेच फैलाएं, फिर उन्हें दोबारा एक साथ रखें)। सेवारत प्लेट पर एक केक परत रखें, और केक पर जाम फैलाएं। दूसरी केक परत के साथ शीर्ष। पाउडर चीनी के साथ केक के शीर्ष धूल।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 199
कुल वसा 9 जी
संतृप्त वसा 5 जी
असंतृप्त वसा 3 जी
कोलेस्ट्रॉल 55 मिलीग्राम
सोडियम 114 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 26 ग्राम
फाइबर आहार 0 जी
प्रोटीन 2 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।)