मैच ग्रीन टी चीज़केक

मैच हरा चाय चीज़केक एक मीठे ग्राहम क्रैकर क्रंब क्रस्ट के साथ एक सुरुचिपूर्ण, मलाईदार जापानी मिठाई है। यह मिठाई तैयार करना आसान है।

जापानी व्यंजनों के अनुसार, चीज़केक की इस शैली को "दुर्लभ चीज़केक" कहा जाता है। इसका कोई प्रभाव नहीं है कि यह कच्चा या अंडरक्यूड है, लेकिन बस यह बेक्ड नहीं है। इसके बजाए, सामग्री को जिलेटिन के साथ मिश्रित किया जाता है और सेट करने के लिए रेफ्रिजरेटर में ठंडा किया जाता है।

इस जापानी शैली मेला चीज़केक की सुंदरता यह है कि यह रचनात्मक प्रस्तुति विकल्प प्रदान करता है क्योंकि यह बेक्ड नहीं है। जबकि नीचे दी गई नुस्खा एक केक पैन के उपयोग से पता चलता है, मिठाई भी सुंदर व्यक्तिगत चश्मा, कटोरे, या रैमकिन्स में तैयार की जा सकती है।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. एक छोटे कटोरे में, unflavored जिलेटिन पाउडर और 1/4 कप पानी गठबंधन। मिलाएं और अलग करें।
  2. एक अलग कटोरे में, परत तैयार करने के लिए, ग्राहम क्रैकर crumbs, पिघला हुआ मक्खन, और चीनी गठबंधन।
  3. एक 8 इंच दौर केक पैन के नीचे टुकड़े मिश्रण को फैलाएं। ठोस परत बनाने के लिए उन्हें एक चम्मच के पीछे दबाकर टुकड़ों को फ़्लैट करें। भरने के दौरान रेफ्रिजरेटर में परत को ठंडा करें।
  1. एक छोटे कटोरे में पाउडर को पूरी तरह से भंग करने के लिए 3 चम्मच गर्म पानी के साथ मिलान हरी चाय पाउडर को मिलाएं। रद्द करना।
  2. एक बड़े कटोरे में, नरम क्रीम पनीर और चीनी मिलाएं। सर्वोत्तम परिणामों के लिए एक मिक्सर का प्रयोग करें।
  3. क्रीम पनीर मिश्रण के लिए सादे दही और भारी क्रीम जोड़ें और चिकनी जब तक मिश्रण।
  4. इसके बाद, चीज़केक मिश्रण में मिलान हरी चाय तरल जोड़ें और शामिल होने तक मिश्रण करें। भरना एक हल्का हरा रंग बन जाएगा।
  5. माइक्रोवेव में जब तक यह तरल हो जाता है और इसे चीज़केक भरने में जोड़ दें तो जिलेटिन मिश्रण (यह ठोस हो जाएगा) को गर्म करें। अच्छी तरह से हिलाएं।
  6. परत के शीर्ष पर भरने डालें और समान रूप से फैलाएं।
  7. चीज़केक को 6 घंटे, या सेट तक रेफ्रिजरेट करें।

पकाने की विधि युक्तियाँ और विविधताएं

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 245
कुल वसा 16 ग्राम
संतृप्त वसा 9 जी
असंतृप्त वसा 4 जी
कोलेस्ट्रॉल 43 मिलीग्राम
सोडियम 148 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 22 ग्राम
फाइबर आहार 1 जी
प्रोटीन 4 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।)