આદુ-સોયા ઉકાળવા માછલી રેસીપી

આ રેસીપી પુસ્તકમાંથી લેખક ફારીના કિંગ્સલે તરફથી આવે છે, અને તેની તાજેતરમાં લોન્ચ કરાયેલ પુસ્તકમાંથી "ફારિનાના એશિયન પેંટ્રી" માંથી નવી વાનગીઓમાંની એક છે. તેણી કહે છે: "કેંટોનીઝ રસોઈમાં લોકપ્રિય તકલીફ, બાફવું એ માછલી બનાવવાની એક સ્વાદિષ્ટ અને તંદુરસ્ત રીત છે અને તે માંસને સ્વાદિષ્ટ અને ભેજવાળી રાખે છે. મને લેટિઅસ કપમાં નાજુદી ચિકન સાથે આ સરળ વાનગી કુટુંબ શૈલીની સેવામાં આનંદ છે" (માર્ગદર્શન નોંધ: રસોઈ એપ્લિકેશનમાં)

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

આદુ-સોયાના ઉકાળવા માટેના સૂચનો:
એક વાઇકિંગ રેકને વાકોમાં અથવા ડીપ પેનમાં મૂકો અને 2 ઇંચના પાણીથી પેન ભરો. પાણી બાફવું રેક નીચે હોવું જોઈએ. ઉચ્ચ ગરમી પર પાણીને બોઇલમાં લાવો.

એક નાની વાટકી માં ચટણી માટે ઘટકો ભેગું. બાષ્પીભવ માટે યોગ્ય એક પ્લેટ પર માછલીની ફાઇલોને મૂકો અને એક સ્તરમાં ફાઇલ્સને પકડી રાખવા માટે પૂરતા પ્રમાણમાં મૂકો. ચમચી માછલીની ફાઇલ્સ પર સરખે ભાગે ચટણી.



માછલીના પ્લેટને બાફવું રેક પર મુકો, ચપળતાથી આવરી લો અને માછલીની ઇંચની જાડાઈથી 7 થી 10 મિનિટ ઊંચી ગરમી પર માછલી વરાળ કરો. સ્ટીમરમાંથી પ્લેટને કાળજીપૂર્વક દૂર કરો અને ફાઇલ્સને હૂંફાળું થાળીમાં અને ચમચી માછલી પર ચટણીમાં ફેરવો.

સેવા આપવા માટે, બાકીના 2 ચમચી તેલને ધૂમ્રપાનની નજીક એક નાના પેનમાં ગરમી. માછલીના ફૉલ્સની ટોચ પર લીલી ડુંગળી અને પીસેલા મૂકો અને માછલી પર ગરમ તેલને ઝીણી રીતે ઝીણવવું. તાત્કાલિક સેવા આપો

અરિમ બિયાંકા, વાયસી મીડિયાની પરવાનગી સાથે છાપવામાં આવેલી ફિરિના કિંગ્સલેની આદુ-સોયા સ્ટીમડ માછલીની રેસીપી.

Farina કિંગ્સલે પ્રતિ વધુ વાનગીઓ :
પોર્ક અને શાકભાજી ડમ્પીંગ્સ
શાકભાજી ચાઉ મેઈન

વધુ ઉકાળવા માછલીની વાનગીઓ :
વિડિઓ: સ્ટીમ ફિશ કેવી રીતે - માછલીને આસ્તર અને લીલી ડુંગળી (સ્કેલેઅન્સ) સાથે લીંબુનો રસ, તલ તેલ, સોયા સોસ અને માછલીની ચટણીને સ્વાદ માટે ઉકાળવામાં આવે છે. આ રેસીપી રસોઇયા જ્હોન મિઝવિચથી આવે છે
ઉકાળવા આખા માછલી - રેસ્ટોરન્ટ લીઆન ચિન દ્વારા આ રેસીપી અને રોજિંદા ચીની પાકકળામાં જોવા મળે છે : લીનન ચિની રેસ્ટોરન્ટ્સમાંથી ઝડપી અને સ્વાદિષ્ટ રેસિપિ

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 348
કુલ ચરબી 22 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 2 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 12 જી
કોલેસ્ટરોલ 70 મિલિગ્રામ
સોડિયમ 632 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 3 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 0 જી
પ્રોટીન 33 જી
(અમારા વાનગીઓ પરની પોષણની માહિતીને ઘટક ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે અને તેને એક અંદાજ ગણવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત પરિણામો બદલાઈ શકે છે.)