वेगन एंजेल हेयर पास्ता प्रिमावेरा

यह सरल शाकाहारी और डेयरी मुक्त पास्ता प्रिमावेरा नुस्खा स्वस्थ मुख्य पकवान के रूप में तैयार किया जा सकता है। स्वाद के लिए एक साधारण मलाईदार घर का बना सफेद सॉस और लहसुन और तुलसी के बहुत सारे से बने, यह एक त्वरित और आसान शाकाहारी रात्रिभोज के लिए एक भरने वाला पकवान है। इसे आज़माएं और देखें कि क्या आप इसे अपने सामान्य बार-बार व्यंजनों में जोड़ने का फैसला नहीं करते हैं जो आप बार-बार करते हैं।

पास्ता प्रिमावेरा उन व्यंजनों में से एक है जिसे विभिन्न तरीकों से बनाया जा सकता है; वास्तव में कोई गलत तरीका नहीं है। ब्रोकोली, गाजर, मशरूम और जमे हुए मटर समेत कई स्वस्थ veggies के साथ - यह सरल पास्ता primavera अतिरिक्त स्वाद के लिए पौष्टिक खमीर के साथ कम वसा और शाकाहारी सोयामिल-आधारित सफेद सॉस में सब्जियों और पास्ता एक साथ संबंध है। छोटे तेल और पूरी तरह से डेयरी मुक्त के साथ, परी पास्ता के साथ यह पास्ता प्रिमावेरा वसा में बहुत कम है और पूरी तरह से कोलेस्ट्रॉल मुक्त है।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. मध्यम गर्मी पर एक बड़े सॉस पैन में जैतून का तेल गरम करें। मसालेदार प्याज, और लहसुन और तुलसी जोड़ें और प्याज तब तक गर्मी की अनुमति दें जब तक प्याज 5 से 7 मिनट तक पारदर्शी न हो जाए। इसके बाद, एक मोटी पेस्ट बनाने के लिए आटा में हलचल।
  2. धीरे-धीरे हलचल, सोया दूध जोड़ें। पौष्टिक खमीर में हिलाओ, फिर मिश्रण को मोटा होने तक कम गर्मी पर पकाएं।
  3. एक अलग पैन में, एक सब्जी स्टीमर का उपयोग करके, ब्रोकोली फ्लोरेट्स और कटा हुआ गाजर केवल तभी निविदा तक भाप लें, फिर उन्हें मशरूम के साथ सफेद सॉस में जोड़ें और जमे हुए मटर के साथ मिलाएं। स्वाद के लिए नमक और काली मिर्च जोड़ें, फिर कम गर्मी पर पकाएं, जब तक कि पूरी तरह गर्म हो जाए, अक्सर हलचल न करें।
  1. पैकेज दिशानिर्देशों के अनुसार परी बाल पास्ता को कुक करें, फिर तैयार पास्ता पर पास्ता प्रिमावेरा सॉस की सेवा करें।

> इस नुस्खा को दयालु कुक कुकबुक से अनुमति के साथ दोबारा मुद्रित किया जाता है।

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 855
कुल वसा 17 ग्राम
संतृप्त वसा 3 जी
असंतृप्त वसा 10 ग्राम
कोलेस्ट्रॉल 0 मिलीग्राम
सोडियम 6 9 6 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 148 ग्राम
फाइबर आहार 16 ग्राम
प्रोटीन 30 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।)