ताजा पीच कॉफी केक

एक ब्रंच या नाश्ते के लिए इस आड़ू कॉफी केक की सेवा करें या इसे बहुत ही खास गर्मी मिठाई के लिए व्हीप्ड क्रीम या आइसक्रीम के साथ शीर्ष पर रखें। मैंने जमे हुए या डिब्बाबंद (सूखे) आड़ू के साथ यह कोशिश नहीं की है, लेकिन मुझे यकीन है कि वे ठीक काम करेंगे।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

• केक:
• 3 बड़े आड़ू
• 1 1/2 कप आटा (सभी उद्देश्य)
• 1 चम्मच बेकिंग पाउडर
• 1/4 चम्मच बेकिंग सोडा
• 1/4 चम्मच नमक
• 8 चम्मच मक्खन (4 औंस, नरम)
• 1/2 कप चीनी (दानेदार)
• 1/4 कप हल्की ब्राउन शुगर (पैक)
• 2 बड़े अंडे
• 1/2 कप खट्टा क्रीम
• 1 चम्मच वेनिला निकालने
• 1/4 चम्मच बादाम निकालें
• उपरी परत:
• 1/2 कप हल्की ब्राउन शुगर (पैक)
• 3/4 कप आटा
• 1/2 चम्मच जमीन दालचीनी
• पिंच ग्राउंड जायफल
• 5 चम्मच पिघला हुआ मक्खन

इसे कैसे करे

1. छीलें और पतले टुकड़ों को टुकड़ा करें और उन्हें अत्यधिक नमी को हटाने के लिए पेपर तौलिए पर डाल दें। रद्द करना।
2. एक 9-इंच वसंतफॉर्म पैन ग्रीस करें। 350 डिग्री के लिए हीट ओवन।
3. 1 1/2 कप आटा, बेकिंग पाउडर, सोडा, और नमक मिलाएं; रद्द करना।
4. इलेक्ट्रिक मिक्सर के साथ एक मिश्रण कटोरे में, दानेदार चीनी के साथ 4 ounces नरम मक्खन और 1/4 कप ब्राउन शुगर के साथ क्रीम। लगभग 3 से 4 मिनट के लिए मारो।
5. चिकनी होने तक अंडे में मारो। खट्टा क्रीम और वेनिला और बादाम निष्कर्षों में मारो। मिक्सर के साथ, कम गति पर, मिश्रित मिश्रण तक केवल आटा मिश्रण में हराया।

1. तैयार बेकिंग पैन में बल्लेबाज फैलाओ। बल्लेबाज पर समान रूप से कटा हुआ आड़ू व्यवस्थित करें, जहां आवश्यक हो ओवरलैपिंग करें।
2. एक और कटोरे में ब्राउन शुगर, 3/4 कप आटा, दालचीनी, और जायफल, चिकनी होने तक एक कांटा के साथ stirring गठबंधन।
3. पिघला हुआ मक्खन के 5 चम्मच जोड़ें और कांटा के साथ अच्छी तरह मिलाएं। आड़ू स्लाइस पर समान रूप से टुकड़े टुकड़े मिश्रण छिड़कना।
4. केक दृढ़ होने तक और शीर्ष भूरा होने तक 40 से 45 मिनट तक सेंकना।
5. रैक पर लगभग 10 मिनट तक ठंडा होने दें; पैन के किनारे को हटा दें और स्लाइसिंग से पहले पूरी तरह ठंडा करें।

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी	479
कुल वसा	28 ग्राम
संतृप्त वसा	15 ग्राम
असंतृप्त वसा	9 जी
कोलेस्ट्रॉल	171 मिलीग्राम
सोडियम	50 9 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट	52 ग्राम
फाइबर आहार	2 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।)