ചോക്കലേറ്റ് സോയ പാൽ ഉപ്പ് വിഭവങ്ങൾ

പ്രഭാതഭക്ഷണത്തിനായി ചോക്കലേറ്റിനടുത്ത് ഞാൻ സ്നേഹിക്കുന്നു . പ്രഭാതഭക്ഷണത്തിനുള്ള ക്വിനോല എനിക്ക് ഇഷ്ടമാണ്, അതിനാൽ ഈ ചോക്കലേറ്റ് വാഴകുവട പാചകരീതി എന്നെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം വളരെ നല്ലതാണ്. Quinoa ൽ നിന്നും ആരോഗ്യമുള്ളതും കൊഴുപ്പ് കുറഞ്ഞതുമായ പ്രോട്ടീൻ ധാരാളം ലഭിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇത് സസ്യഭുക്കുകൾക്കും സസ്യങ്ങൾക്കും അനുയോജ്യമാണ്. കുട്ടികൾ ചോക്ലേറ്റ്, മാപ്പിൾ സിറപ്പ് എന്നിവ ഇഷ്ടപ്പെടും. മാതാപിതാക്കൾ പ്രോട്ടീൻ, നാരുകൾ, പഴം എന്നിവയുടെ ആരോഗ്യകരമായ കോമ്പിനേഷൻ സ്നേഹിക്കും.

ഈ പാചകക്കുറിപ്പ് സസ്യാഹാരം, വെജിഗൻ , പ്രോട്ടീൻ ഉയർന്നത്, ശുദ്ധീകരിക്കപ്പെട്ട പഞ്ചസാര, ഗ്ലൂട്ടൻ ഫ്രീ എന്നിവയാണ്. നിങ്ങൾ പൂർണമായും പഞ്ചസാര ഒഴിവാക്കാൻ നോക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു സ്പൂൺ വേണ്ടി അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട നട്ട് രണ്ട് വെണ്ണ മാപ്പിൾ സിറപ്പ് കൈമാറ്റം. യം!

ഇതും കാണുക: സസ്യഭുക്കുകൾക്കും ശുചിത്വത്തിനും കൂടുതൽ ഉയർന്ന പ്രോട്ടീൻ പ്രഭാതഭോഗ ആശയങ്ങൾ

നിങ്ങൾക്ക് വേണ്ടിവരും

ഇത് എങ്ങനെ ഉണ്ടാക്കാം

ആദ്യം, ഏകദേശം അഞ്ച് മിനിറ്റ് ക്വിനോവയും വെള്ള കുപ്പിയും ചൂടാക്കുക. അഞ്ച് മിനിറ്റിനു ശേഷം, ചോക്ലേറ്റ് സോയ പാലിൽ ചേർക്കുക, മല്ലിയിൽ ചൂടാക്കുകയും, ചൂട് കുറയ്ക്കുകയും, ഒരു 5-7 മിനിറ്റ് ചൂടാക്കുകയും ചെയ്യുക, ലിക്വിഡ് മിക്കപ്പോഴും ആഗിരണം ചെയ്യപ്പെടുകയും ക്വിനോല മൃദുവായതും പൂർണ്ണമായി വേവിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതു വരെ. ആവശ്യമായതിനേക്കാൾ അല്പം കൂടുതൽ ദ്രാവകം ചേർക്കേണ്ടതുണ്ട്.

ക്വിനോല പൂർണമായി വേവിച്ചതിനു ശേഷം ചൂടിൽ നിന്ന് പാൻ നീക്കം ചെയ്യുക. കൊക്കോ പൗഡർ, മേപ്പിൾ സിറപ്പ്, വാഴപ്പഴം എന്നിവയും.

ഉപ്പ് ഒരു ഡാഷ് ചേർക്കുക, നിങ്ങൾ എല്ലാ സുഗന്ധങ്ങൾ പുറത്തു സഹായിക്കാനായി മാത്രം.

ആസ്വദിക്കൂ!

പാചക കുറിപ്പുകൾ:

ഒരു പോഷകാഹാര വിവരങ്ങൾ:

കലോറികൾ: 278
ആകെ കൊഴുപ്പ്: 4.0 ഗ്രാം, 6%

പൂരിത കൊഴുപ്പ്: 0.7 ഗ്രാം, 4%
കൊളസ്ട്രോൾ: 0mg, 0%
സോഡിയം: 41mg 2%
മൊത്തം കാർബോ 55%, 18%
ഭക്ഷണ ഫൈബർ: 5.8 ഗ്രാം, 23%
ഭാരം: 19.5 ഗ്രാം,
പ്രോട്ടീൻ: 8.5 ഗ്രാം


വിറ്റാമിൻ എ 3% വിറ്റാമിൻ സി 14% കാൽസ്യം 13% • അയൺ 21%

ഈ പാചകക്കുറിപ്പ് ഇതാണ്:

ഒരു പോഷകാഹാര മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ
കലോറികൾ 219
മൊത്തം കൊഴുപ്പ് 2 ഗ്രാം
പൂരിത കൊഴുപ്പ് 1 ഗ്രാം
അപര്യാപ്തമായ കൊഴുപ്പ് 1 ഗ്രാം
കൊളസ്ട്രോൾ 0 മി
സോഡിയം 150 മി
കാർബോ 47 ഗ്രാം
ഭക്ഷണ ഫൈബർ 5 ഗ്രാം
പ്രോട്ടീൻ 5 ഗ്രാം
(ഞങ്ങളുടെ പാചക കുറിപ്പുകളിലെ പോഷകാഹാര വിവരങ്ങൾ ഒരു ഘടകമൂല്യമുള്ള ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിച്ചാണ് കണക്കുകൂട്ടുന്നത്, ഇത് ഒരു കണക്കാക്കി കണക്കാക്കപ്പെടുകയും വ്യക്തിഗത ഫലങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെടുകയും ചെയ്യും.)