ઉત્તમ નમૂનાના પ્રોન કોકટેલ રેસીપી

પરંપરાગત પ્રોન કોકટેલ 1960 અને 70 ના દાયકામાં લોકપ્રિય એપેટિઝર હતું. પાછા પછી તેને વ્યવહારદક્ષ માનવામાં આવે છે, પરંતુ દુર્ભાગ્યે, સમય જતાં તે ફેશનમાંથી બહાર નીકળી જાય છે, કારણ કે એક વખત લોકપ્રિય ખોરાક થાય છે. જો કે, હવે તે પાછો છે અને તેને વધુ સ્માર્ટ કરવામાં આવ્યો છે, જો કે રેસીપી ખૂબ જ સમાન રહે છે.

પ્રોન કોકટેલ એ સૌથી ઝડપી અને સરળ હોવાને લીધે છે, જો કે, સુપર સ્વાદિષ્ટ હોય તો તે સરળ નથી, જો તમે શ્રેષ્ઠ ઘટકોનો ઉપયોગ કરતા નથી, ખાસ કરીને જ્યારે તે પ્રોન અને ઝીંગામાં આવે છે. સુપરમાર્કેટ ફ્રીઝરમાં ઘણા સસ્તા, ફ્રોઝન પ્રોન ઉપલબ્ધ છે પરંતુ તે સારા કોકટેલ્સ બનાવતા નથી. એકવાર defrosted તેઓ ઘણીવાર પાણી અને સ્વાદવિહીન હોય છે.

ચટણી માટે સારા મેયોનેઝનો ઉપયોગ કરો અને, જો તમારી પાસે સમય હોય, તો પોતાનું બનાવો , તમે તફાવત નોટિસ કરશો.

ક્રીમયુક્ત હોર્બરડેિશના આડંબરને ઉમેરવાથી કોકટેલને ઝેપ્સ કરવામાં આવે છે. જો તમારી પાસે હાથમાં કોઈ ક્રીમવાળા સૉર્શરડિશ ન હોય તો, માત્ર એક સ્વાદિષ્ટ ચટણી માટે ટમેટા કેચઅપ ઉમેરો.

આઇસબર્ગ પરંપરાગત રીતે કોકટેલ માટે વાપરવા માટે લેટીસ છે કારણ કે તે સારી રીતે ઊભો છે અને તે soggy નથી. તમે Romaine નો ઉપયોગ પણ કરી શકો છો.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. મોટા બાઉલમાં પ્રોન મૂકો. મેયોનેઝ, કર્મેટેડ હોર્બરડિશ , અને ટમેટા કેચઅપ ઉમેરો અને તમામ ઘટકો ભેગા કરવા માટે જગાડવો. ખાતરી કરો કે બધી પ્રોન અથવા ઝીંગા ચટણીમાં કોટેડ છે. ચટણી પાતળા લાગે તો, દરેક ચટણી ઘટકની થોડી વધુ ઉમેરો.
  2. 4 મોટી વાઇન ચશ્મા અને પ્રોન અને ચટણી સાથે ટોચ વચ્ચે કાપલી લેટીસ વિભાજીત કરો. સરસ રીતે ગોઠવો, ફક્ત ઝીંગાને ટોચ પર ન કરો.
  1. કાચની ધાર પર ચૂનાના પાટિયું અને વૈકલ્પિક પ્રોન સાથે દરેક ગ્લાસને સુશોભન કરો અને કટકા બદામી રંગની નાની સ્લાઇસેસ સાથે તરત જ સેવા આપો.
  2. જો તમે કોકટેલને તરત જ સેવા આપતા નથી, તો પછી ચટણી ભેગા કરો અને ફ્રાંજમાં પ્રોન સાથે રાખો અને છેલ્લી ઘડીએ એકસાથે મૂકો. જો તમે કોકટેલ ખૂબ અગાઉથી કરો છો, તો તે પાણીયુક્ત અને વિભાજીત થવાનું વલણ ધરાવે છે.

ભિન્નતા

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 271
કુલ ચરબી 12 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 2 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 3 જી
કોલેસ્ટરોલ 255 મિલિગ્રામ
સોડિયમ 906 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 4 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 0 જી
પ્રોટીન 36 ગ્રામ
(અમારા વાનગીઓ પરની પોષણની માહિતીને ઘટક ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે અને તેને એક અંદાજ ગણવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત પરિણામો બદલાઈ શકે છે.)