वसा मुक्त लो कैलोरी चॉकलेट ब्राउनी पकाने की विधि

एक वसा मुक्त और कम कैलोरी चॉकलेट इलाज विचार की आवश्यकता है? यदि हां, तो आप सही जगह पर आ गए हैं। ये आसान घर का बना चॉकलेट ब्राउनी कैलोरी में कम है और पूरी तरह से वसा रहित है! यह जरूरी नहीं है कि वे स्वस्थ हों, हालांकि, ये वसा मुक्त चॉकलेट ब्राउनी अभी भी चीनी से भरे हुए हैं। लेकिन आप अभी भी यह जानकर आनंद ले सकते हैं कि वे कम-कैल और वसा मुक्त हैं!

वे सेबसॉस के साथ उन्हें नम और वसा मुक्त रखने के लिए बनाए जाते हैं (सामान्य तेल के स्थान पर जो अधिकांश ब्राउनी व्यंजनों के लिए कॉल करते हैं), दूध के बजाय गैर वसा वाले दूध पाउडर, और उनके पास केवल एक अंडा सफेद होता है, जिससे उन्हें कम किया जाता है -कोलेस्ट्रॉल नुस्खा भी।

इन ब्राउनियों को स्वस्थ ठंढ रेसिपी जैसे परिष्कृत चीनी मुक्त मूंगफली का मक्खन ठंढ , परिष्कृत चीनी मुक्त चॉकलेट ठंढ , या नारियल के मक्खन वेनिला ठंढ के साथ agave nectar के साथ ठंडा करने का प्रयास करें

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आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. सबसे पहले, ओवन को 350 एफ तक गरम करें।
  2. खाना पकाने के स्प्रे के साथ हल्के ढंग से 8 x 8 x 2-इंच बेकिंग पैन को कोट करें और फिर इसे एक तरफ सेट करें।
  3. एक बड़े कटोरे में, एक साथ आटा, unsweetened कोको , नमक, बेकिंग पाउडर, बेकिंग सोडा, और दालचीनी अच्छी तरह मिश्रित होने के साथ, फिर कटोरा को अलग सेट करें।
  4. एक मध्यम कटोरे में, चीनी, ब्राउन शुगर, गैर वसा वाले शुष्क दूध पाउडर, अंडा सफेद, सेबसौस, और वेनिला को एक चम्मच के साथ मिलाकर अच्छी तरह से मिलाएं।
  1. शुष्क मिश्रण में गीले मिश्रण को हिलाएं, तब तक मिश्रण करें जब तक कि सामग्री अच्छी तरह से गीली न हो जाए। मिश्रण खत्म मत करो।
  2. भूरे रंग के बल्लेबाज को तैयार बेकिंग पैन में समान रूप से 22 से 23 मिनट तक ओवन में सेंकना या जब तक कि आपके ब्राउनीज़ के केंद्र में डाली गई टूथपिक साफ़ न हो जाए।
  3. एक तार रैक पर कूल करें, और, यदि आप अपनी ब्राउनी को ठंढने की योजना नहीं बना रहे हैं, तो आप उन्हें पाउडर चीनी के साथ हल्की धूल दे सकते हैं, अगर आप चाहें तो।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 148
कुल वसा 1 जी
संतृप्त वसा 0 जी
असंतृप्त वसा 1 जी
कोलेस्ट्रॉल 0 मिलीग्राम
सोडियम 4 9 4 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 28 ग्राम
फाइबर आहार 1 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।)