補蛋白別只盯著肉蛋奶！這種「寶藏」蛋白質你可能吃太少了｜抗炎食譜示范·晚餐

說到“蛋白質”，很多人第一反應是各種魚、肉。

的確，動物性食物不僅蛋白質的含量高，而且是優(yōu)質蛋白，是很好的食材。

但你知道嗎，植物性食物也是補充蛋白質的“好手”，比如豆類。只盯著大魚大肉補蛋白，不僅會錯過許多重要營養(yǎng)素，還不利于抗炎。

營養(yǎng)貼士

很多研究發(fā)現，用植物蛋白替換紅肉、加工肉類，有助于降低炎癥反應。

一般來說，肉類中飽和脂肪酸和ω-6脂肪酸比例較大，它們是不利于控制炎癥反應；紅肉還富含鐵，吃肉太多，攝入過多的鐵也是不利于抗炎的；

另外，肉類在煎、炸、烤(特別是明火燒烤)等高溫烹調過程中，還會產生很多促炎物質。

所以，如果考慮到抗炎，最好優(yōu)先選擇植物蛋白質，再搭配適量瘦肉。

豆類就是一類富含植物蛋白的食物。

除了平時可以多吃點豆腐、豆皮之類的大豆制品，再給大家推薦另外一個方法——把雜豆作為主食的一部分，

這些不能榨油的豆子中一半多是碳水化合物，有大約20%的蛋白質，20%的膳食纖維，還有很豐富的礦物質、維生素以及抗氧化成分。

這些營養(yǎng)特征，使得豆類成為降糖降脂的好幫手。

豆類的血糖反應要遠遠低于谷物，對血糖調節(jié)的幫助幾乎超過任何其他食物類別；

豆類富含的膳食纖維、植物甾醇可以幫助降低膽固醇、甘油三酯水平，因此也非常有益于心血管健康。

總之，非常推薦大家把豆類加入一日三餐中。無論是煮飯、煮粥，還是做饅頭、面包的餡料，或者用來給湯、燉菜和沙拉增添風味，它們都值得在您的抗炎廚房中占據一席之地！

我們分享過的豆類食譜

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美味步驟

今天的食譜，參考了豌雜面和肉醬意面的做法，做了番茄肉醬碗雜面。

豌豆可以買豌豆罐頭，不用自己煮，小盒裝的，一次一盒，用起來很方便；

也可以買干豌豆自己煮， 干 豌豆加3倍水，放冰箱浸泡一晚之后，放高壓鍋煮熟就可以，不需要加小蘇打。

小蘇打是堿性的 ， 能破壞淀粉粒外的蛋白質膜，從而能夠用相對較短的時間把豆子煮軟爛。但是堿是大多數營養(yǎng)素的天敵，比如豆類中含量較為豐富的B族維生素都是怕堿的。

煮豆、煮粥的時候加堿，主要還是出于節(jié)省時間的需求。現在有高壓鍋了，就可以不用加堿了。

做法參考

1.鍋里加油，倒入洋蔥碎、胡蘿卜碎，炒2分鐘左右。

2.加入肉餡，炒散。肉變色后，加一小撮鹽、胡椒粉；

3.加入小麥粉、番茄罐頭、水 (150ml左右) ，煮沸。

4.轉小火，加1小勺糖、1小勺鹽、1小勺醬油、1/4小勺咖喱粉(沒有可不要)，煮10分鐘后，調整到你想要的濃稠狀態(tài)。

煮好后裝入干凈的容器，冷藏可保存5天左右，冷凍建議1個月內吃掉。

以上，就是本周的菜譜及一餐食譜分享，祝大家用餐愉快。

這一期的早餐、午餐食譜，可以點擊一下鏈接查看：

【說明】食譜的能量通常在1500~1700kcal/天左右，適合一般輕體力活動女性。男性以及身材更高大、活動量高的人覺得吃不飽，可適當增加主食和肉菜；或者找營養(yǎng)師（詳詢小栗子：chestnut_shanzha)幫你定制食譜。

參考資料

[1]Viguiliouk, Effie, et al. "Effect of vegetarian dietary patterns on cardiometabolic risk factors in diabetes: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials." Clinical nutrition 38.3 (2019): 1133-1145.

[2]Li, Siying S., et al. "Effect of plant protein on blood lipids: A systematic review and meta‐analysis of randomized controlled trials." Journal of the American Heart Association 6.12 (2017): e006659.

[3]Hruby, Adela, and Paul F. Jacques. "Dietary protein and changes in biomarkers of inflammation and oxidative stress in the Framingham Heart Study Offspring Cohort." Current developments in nutrition 3.5 (2019): nzz019.

編輯 | 山楂

設計 | 柚子

以上信息僅為科普，不應視為診療建議

不能取代醫(yī)生對特定患者的個體化判斷