ઝીંગું અને ખાય છે

જ્યારે હું નાક્સવિલેમાં એક બાળકનો વિકાસ કરતો હોઉં ત્યારે ટેનેસી તાજા ઝીંગા ખૂબ જ દુર્લભ હતો, ઝીંગું દાંત. પરંતુ હવે અને પછી કેટલાક મહત્વાકાંક્ષી ઉદ્યોગપતિ ગલ્ફ કિનારે એક ટ્રકને ભાડે લે છે, તે ઝીંગાને તાજ સાથે હોડીથી ભરે છે અને બરફની છાતીમાં ભરાય છે, અને અહીં રાતોરાત ઝુંબેશ ચલાવી છે. પછી તેઓ ક્યાંક પાર્કિંગની જગ્યામાં સેટ કરતા હતા અને ટ્રકમાંથી બહાર નીકળી ગયા હતા. જ્યારે મારી માતાએ આમાંથી એક ટ્રક જોયો ત્યારે, તે ત્રણથી પાંચ પાઉન્ડ બંધ કરી દે અને બિયર અને ઓલ્ડ ખાડીમાં પકવવા. તે કેટલાક કોકટેલ સોસ, માખણ અને લીંબુ, ટેટાર ચટણી બનાવવા અને કચુંબર બનાવશે. તે એક મજા ભોજન હતો કારણ કે તે અસીલોને વસવાટ કરો છો ખંડના ફ્લોર પર ફેલાવે છે અને અમારી પાસે એક પિકનિક છે. અમે હમણાં જ વર્તમાનપત્રમાં શેલોને તોડે છે.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. સંપૂર્ણપણે બધા ઘટકો ભેગા. સ્વાદ માટે horseradish અને લીંબુનો રસ સમાયોજિત કરો. તમે મીઠું ચપટી કરી શકો છો
  2. માખણ અને લીંબુ:
  3. બધા ઘટકોને ઓછી ગરમી અને હૂંફાળું ઉપર એક નાના શાક વઘારવાનું તપેલું ભેગું કરો જ્યાં સુધી માખણ સંપૂર્ણપણે ઓગાળવામાં ન આવે.
  1. મોટી શાક વઘારવાનું તપેલું માટે બીયર અને 1 કપ પાણી ઉમેરો લીંબુના રસમાં સ્વીઝ કરો અને પછી લીંબુના શેલો ઉમેરો. ઓલ્ડ ખાડીમાં જગાડવો અને હાઇ હીટ ઉપર બોઇલ પર લાવો.
  1. ઝીંગા ઉમેરો અને 3-4 મિનિટ રસોઇ કરો, લાંબા સમય સુધી નહીં, પછી ઓસામણિયું માં ઝીંગા ડ્રેઇન કરે છે. મને થોડી વધુ ઓલ્ડ બેથી છંટકાવ કરવો ગમે છે જે તમારી આંગળીઓને ઝીંગા જેટલી સારી બનાવે છે.
  2. ફ્રાઈંગ પાનમાં, માધ્યમ-ઉચ્ચ ગરમી પર માખણ ઓગળે. એક મિનિટ માટે ડુંગળી અને sauté માં ટૉસ અને પછી લીંબુનો રસ ઉમેરો. ઝીંગા પર ઝરમર વરસાદ અને સુંગધી પાનવાળી એક વિલાયતી વનસ્પતિ માં જીત્યાં
  3. પીળી અને ખાય ઝીંગા ગરમ જેટલા સારા ઠંડા હોય છે. એક કચુંબર, ઇ. પર નાખવાનું તેલ કે સરકા અને મદ્યનું મિશ્રણ સાથે લીલા કચુંબર બાજુ પર સંપૂર્ણ છે.

નૉૅધ:

ઝીંગા ઓવરક્યુક માટે અત્યંત સરળ છે અને તે 30 સેકન્ડમાં પૂર્ણ-રાંધવામાં આવે છે અને ટેન્ડર કરી શકે છે.

જોય નોર્ડનસ્ટ્રોમ દ્વારા સંપાદિત

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 1459
કુલ ચરબી 120 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 32 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 29 ગ્રામ
કોલેસ્ટરોલ 580 મિલિગ્રામ
સોડિયમ 2,647 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 30 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 4 જી
પ્રોટીન 57 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.)