বেকন এবং জলপেনো ম্যাকারোনি এবং পনির

বেকড ম্যাকারোনি এবং পনির সম্পর্কে ভাল জিনিস এক যে এটি অনেক বৈচিত্র, যেমন বেকন ধারণকারী এক হিসাবে এবং jalapeno peppers- একটি বাস্তব ভিড়- pleaser নিজেকে lends হয়।

আপনি কি প্রয়োজন হবে

এটা কিভাবে

1. 375 ডিগ্রী ফারেনহাইটের প্রাক্কলন।

2. মাঝারি তাপ উপর একটি বৃহৎ স্কিনলেট উপর বেকন কুক্কুট, মাঝে মাঝে stirring, browned এবং খাস্তা পর্যন্ত সরানো কাগজ towels সঙ্গে রেখাযুক্ত একটি প্লেট একটি slotted চামচ সঙ্গে সরান।

3. একটি ফোঁড়া থেকে salted জল একটি বড় পাত্র আনুন পাস্তা যোগ করুন এবং প্যাকেজ নির্দেশাবলী অনুযায়ী রান্না করা। একটি চোরাচালানকারী মধ্যে নিক্ষেপ

4. একটি বড় saucepan মধ্যে, মাঝারি তাপ উপর মাখন গলিত। পেঁয়াজ এবং রান্না করুন, প্রায় 5 মিনিটের জন্য বাড়া, বা নরম না হওয়া পর্যন্ত।

1 মিনিট জন্য stirring, আটা এবং রান্না করা মধ্যে সসেজ।

5. মিশ্রণ মসৃণ হয় পর্যন্ত ধীরে ধীরে দুধ এবং ঝাড়া মধ্যে ঢালা। প্রায় 6 মিনিট, মিশ্রণ thickens এবং বুদবুদ পর্যন্ত, প্রায়ই ঝাঁপা মাঝারি তাপ উপর রান্না করা। সরিষা এবং সিঁড়ি মরিচ মধ্যে সাফ করুন

6. 1 টেবিল-চামচ চিনির গুঁড়ো করে গুঁড়ো করে মসলা করে নিন। লবণ এবং মরিচ দিয়ে সিজন।

7. পাস্তা, বেকন, এবং পাকা জালপেনো মরিচ পনিরের সসতে যোগ করুন এবং কোট টানুন। একটি 9-দ্বারা-13-ইঞ্চি প্যাকিং ডিশ মধ্যে মিশ্রণ পরিমাপ।

8. একটি ছোট বাটি মধ্যে, বাকি 1/2 কাপ চর্মরোগ পনির এবং breadcrumbs একত্রিত। ম্যাকারোনি এবং পনির শীর্ষে উপর breadcrumb মিশ্রণ ছিটিয়ে

9. উপরের সোনালি বাদামী, প্রায় 30 মিনিট পর্যন্ত casserole করুন। গরম পরিবেশন করা

প্রণালী নোট


• সস মসৃণ করার জন্য, ছোট ব্যাচগুলিতে পনির যোগ করুন, পরবর্তী ব্যাচ যোগ করার আগে মসৃণ না হওয়া পর্যন্ত তাড়াতাড়ি করুন।

• পাস্তা জলের লবণ যোগ করা একটি অপরিহার্য পদক্ষেপ, কারণ এটি গন্ধ যোগ করে। যখন পাস্তা অনায়াসিত পানি দিয়ে রান্না হয়, কোনও ব্যাপার না, তবে চর্বি কতটুকু সুস্বাদু হবে, পাস্তা নমনীয় হবে। মোটা লবণ ব্যবহার করুন, পাস্তা প্রতি পাউন্ড প্রতি 1 টেবিল-চামচ যোগ।

পুষ্টিকর নির্দেশিকা (প্রতি সেবা)
ক্যালরি 562
মোট চর্বি 33 গ্রাম
সম্পৃক্ত চর্বি 16 গ্রাম
অসম্পৃক্ত ফ্যাট 11 গ্রাম
কলেস্টেরল 86 মিলিগ্রাম
সোডিয়াম 1,003 মিলিগ্রাম
শর্করা 38 গ্রাম
খাদ্যতালিকাগত ফাইবার 4 গ্রাম
প্রোটিন ২7 গ্রাম
(আমাদের রেসিপি উপর পুষ্টি তথ্য একটি উপাদান ডাটাবেস ব্যবহার করে গণনা করা হয় এবং একটি অনুমান বিবেচনা করা উচিত। পৃথক ফলাফল পরিবর্তন হতে পারে।)