धीमी कुकर तुर्की सूप

चाहे आप थैंक्सगिविंग मनाएं या नहीं, हो सकता है कि आप अपने फ्रीजर में पके हुए टर्की पर कुछ छोड़ दें। यहां तक ​​कि जब यह थैंक्सगिविंग नहीं है, तब भी मुझे एक तुर्की को भुना हुआ और ठंडा सर्दियों के दिनों और आसान सूप बनाने के लिए मेरे फ्रीजर में पके हुए स्तन मांस की प्रचुरता का आनंद लेना पसंद है। जब आपके पास शक्कर मुक्त रहने के लिए एक अच्छी तरह से स्टॉक फ्रीजर और पेंट्री है , तो इस नुस्खा की तरह आराम से सूप बनाने में थोड़ा समय लगता है। यह एक विशेष रूप से आसान है क्योंकि टर्की तैयार पकाया जाता है। वैसे भी कुछ सरल सामग्री जो आपके पास होनी चाहिए, और फिर इसे अपने क्रॉक पॉट में फेंक दें। स्वादिष्ट तुर्की सूप की गंधों के काम के लंबे दिन के बाद घर आकर रसोईघर में प्रीपे का समय लगेगा। मैंने इसे पहले कहा है और मैं इसे फिर से कहूंगा, तैयार रहना आपकी चीनी मुक्त जीवन शैली में ऊबने की सबसे अच्छी रणनीति है। जब खाद्य पदार्थों का लुत्फ उठाना पड़ता है तो यह भी सबसे बड़ी मदद है। आपके लिए अपने हार्दिक टर्की सूप होने से आपको उन tempations से बचाएगा। फाइबर पर भरने से चीनी की गंभीरता में भी मदद मिलेगी इस सूप की तुलना में थैंक्सगिविंग के बाद मैं वास्तव में एक बेहतर बाएं नुस्खा के बारे में नहीं सोच सकता। यह कुछ दिनों के लिए खाने के लिए पर्याप्त बनाता है तो आप काम के लिए आसान पकड़-एन-गो लंच के लिए पूरी तरह से विभाजित कंटेनर में भी जमा कर सकते हैं।

यदि आपके पास अभी तक आपकी शक्कर मुक्त मिठाई की योजना नहीं है, तो याद रखें कि चीनी लेटे हुए व्यवहारों को स्पष्ट करने का एकमात्र तरीका यह है कि हर कोई खाएगा।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. एक बड़े skillet में हीट तेल और सब्जियों, लहसुन, गाजर, और अजवाइन पकाते हैं जब तक वेजीज़ नरम हो जाते हैं, लगभग 10 मिनट।
  2. नमक, काली मिर्च, तुलसी, अयस्क, और थाइम जोड़ें और लगभग एक मिनट अधिक खाना बनाना।
  3. एक बड़े क्रॉक पॉट में सभी सामग्री जोड़ें।
  4. चावल निविदा तक 6-8 घंटे तक कुक करें।
  5. ताजा अजमोद और परमेसन पनीर के साथ शीर्ष।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 597
कुल वसा 18 जी
संतृप्त वसा 5 जी
असंतृप्त वसा 6 जी
कोलेस्ट्रॉल 226 मिलीग्राम
सोडियम 768 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 32 ग्राम
फाइबर आहार 3 जी
प्रोटीन 73 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।)