बकार्डी रम केक: केवल केक जो उम्र के साथ बेहतर हो जाता है

इस स्वादिष्ट केक का आनंद लेने के लिए आपको बाकार्डी रम ड्रिंकर नहीं होना चाहिए। यह कोशिश की गई और सच्ची नुस्खा उस नमी केक को बनाती है जिसे आप कभी खाएंगे। वास्तव में, यह एक केक है जो उम्र के साथ बेहतर हो जाता है। हालांकि, अधिकांश समय में यह एक से अधिक काटने के प्रलोभन के कारण आपके रेफ्रिजरेटर में बहुत लंबा नहीं रहता है। मेल के माध्यम से उपहार के रूप में भेजने के लिए यह एक आदर्श केक भी है क्योंकि रम एकदम सही संरक्षक के रूप में कार्य करता है। यह खूबसूरती से जम जाता है। सीधे शब्दों में कहें, बारकार्डी रम बंडट केक लगभग किसी भी अवसर के लिए सही मिठाई पसंद है।

मैंने इस बारकार्डी रम केक को कई बार बनाया है। यह न केवल सही मिठाई है, लेकिन मेरे पास घर के मेहमान हैं जो इसे नाश्ते के लिए चाहते थे। मेरा पति फ्रांसीसी टोस्ट के लिए इसका इस्तेमाल करने की धमकी देता है। मैं व्यक्तिगत रूप से सोचता हूं कि यह कभी भी शुष्क नहीं होगा क्योंकि यह लंबे समय तक नमक रहता है। जितना लंबा यह केक बैठता है, स्वाद बेहतर होता है। इनमें से कई केक विदेशों में सैनिकों को भेज दिए गए हैं। कुछ लोगों ने उन्हें कैनिंग जार में भी बेक किया है और फिर उन्हें विदेश भेज दिया है।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. केक बनाने के लिए, 325 एफ के लिए पहले से गरम ओवन।
  2. ग्रीस और आटा 12 कप बंड पैन
  3. एक पैन के नीचे नट छिड़के।
  4. सभी केक सामग्री को मिलाएं।
  5. इलेक्ट्रिक मिक्सर के साथ उच्च पर 2 मिनट के लिए मारो। तैयार पैन में डालो।
  6. 1 घंटे के लिए सेंकना।
  7. पैन में कूल सेवारत प्लेट पर उलटा।
  8. एक कांटा के साथ छड़ी शीर्ष।
  9. बाकार्डी रम केक के ऊपर ड्रैजल ग्लेज़। केक पर अतिरिक्त टपकाने के लिए ब्रश या चम्मच का प्रयोग करें।

ग्लेज़ बनाने के लिए

  1. एक सॉस पैन में मक्खन पिघलाओ।
  1. पानी और चीनी में हिलाओ।
  2. लगातार stirring, 5 मिनट उबाल लें।
  3. गर्मी से निकालें और रम में हलचल। नोट: रम भाप का कारण बन जाएगा। खुद को जलाने के लिए सावधान रहें।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 423
कुल वसा 2 9 जी
संतृप्त वसा 10 ग्राम
असंतृप्त वसा 11 जी
कोलेस्ट्रॉल 94 मिलीग्राम
सोडियम 601 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 1 9 जी
फाइबर आहार 2 जी
प्रोटीन 17 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।)