बेकन के साथ मैकरोनी और पनीर

पके हुए बेकन इस स्वादपूर्ण और मलाईदार मैकरोनी और पनीर पुलाव में पनीर और रोटी के टुकड़े के ऊपर धुंधला स्वाद जोड़ता है। हरी प्याज के अलावा इसे बनाने के लिए स्वतंत्र महसूस करें। मैंने सोचा कि वे बेकन स्वाद के साथ अच्छी तरह से चले गए, लेकिन यदि आप प्याज के प्रशंसक नहीं हैं, तो आप उन्हें छोड़ सकते हैं।

इस मैकरोनी और पनीर को कटा हुआ टमाटर या एक संतोषजनक पारिवारिक भोजन के लिए फेंक दिया सलाद के साथ परोसें।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. मध्यम गर्मी पर एक बड़ा skillet रखें। जब skillet गर्म है, बेकन जोड़ें। जब तक बेकन ब्राउन और कुरकुरा नहीं होता है, तब तक कुक करें। निकालने के लिए एक पेपर तौलिया-रेखा वाली प्लेट में बेकन निकालें। रद्द करना।
  2. पैकेज निर्देशों के बाद उबलते नमकीन पानी में कुक मैकरोनी। एक कोलंडर में मैकरोनी को निकालें, गर्म पानी से कुल्लाएं, और अलग-अलग सेट करें।
  3. 350 एफ (180 सी / गैस 4) के लिए हीट ओवन।
  4. हल्के ढंग से 2 1/2-क्वार्ट बेकिंग डिश को ग्रीस करें।
  1. मध्यम गर्मी पर एक मध्यम सॉस पैन में, मक्खन के 3 चम्मच पिघलाएं। हरी प्याज और लहसुन पाउडर जोड़ें। लगभग 1 मिनट के लिए, stirring, कुक।
  2. आटा जोड़ें और अच्छी तरह से मिश्रित और चिकनी जब तक हलचल। 2 मिनट के लिए, stirring, खाना बनाना जारी रखें।
  3. मोटाई तक धीरे-धीरे दूध जोड़ें और हलचल करें। स्वाद के लिए नमक और ताजा जमीन काली मिर्च में हिलाओ।
  4. कटे हुए पनीर के 1/2 कप को अलग करें और सॉस में शेष 1 1/2 कप पनीर को हलचल दें। पनीर पिघल जाने तक खाना पकाने और हलचल जारी रखें।
  5. पनीर सॉस को सूखा मैकरोनी के साथ मिलाएं और फिर मिश्रण को तैयार बेकिंग डिश में चम्मच दें।
  6. बेकन को तोड़ो और इसे पुलाव के शीर्ष पर समान रूप से छिड़क दें।
  7. बेकन पर आरक्षित 1/2 कप पनीर छिड़कें।
  8. मक्खन के शेष 2 चम्मच पिघलाओ; इसे रोटी के टुकड़ों में जोड़ें और कोट को टॉस करें। पनीर और बेकन पर crumbs छिड़के।
  9. 25 से 30 मिनट तक हल्के ढंग से भूरे और बुलबुले तक मैकरोनी और पनीर पुलाव को सेंकना।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 742
कुल वसा 48 ग्राम
संतृप्त वसा 25 ग्राम
असंतृप्त वसा 15 ग्राम
कोलेस्ट्रॉल 131 मिलीग्राम
सोडियम 1,200 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 43 ग्राम
फाइबर आहार 4 जी
प्रोटीन 33 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।)