પીવામાં હેરિંગ રેસીપી

જો તમે નસીબ હેરિંગ મેળવવા માટે પૂરતી નસીબદાર છો, તો પીવામાં હેરિંગ માટે આ રેસીપી પ્રયાસ કરો. આ મૂળ અમેરિકન વંશપરંપરાગત વસ્તુ રેસીપી છે, અને તે 2 અઠવાડિયા લાગી શકે છે, તેથી તે મુજબ યોજના બનાવો. તમારા ધીરજ અને સમયને અંતિમ પરિણામથી રિવાર્ડ મળશે. અન્ય નાની, ચીકણું માછલી ( ઓમેગા -3 ફેટી એસિડ્સમાં સમૃદ્ધ) હેરિંગ માટે અવેજી હોઇ શકે છે.

શું તમને ખબર છે હેરિંગ શું છે? "ધ ન્યૂ ફૂડ લવર્સ કમ્પેનિયન" (બેર્રોનની શૈક્ષણિક સીરિઝ, 2013) કહે છે, હેરીંગ 100 કરતાં વધુ જાતો સાથે ખારા પાણીની માછલીઓ ધરાવે છે જે એટલાન્ટિક અને પેસિફિક મહાસાગરોના ઠંડા પાણીમાં મળી શકે છે. મોટા ભાગના હેરિંગ ચાંદી અને નાના હોય છે (વજનમાં 1/4 થી 1 પાઉન્ડની આસપાસ ચાલી રહેલ). યૌગ હેરિંગ વારંવાર લેબલ થયેલ છે અને સારડીનજ તરીકે વેચવામાં આવે છે.

તાજા હેરિંગ એટલાન્ટિક અને પેસિફિક દરિયાકિનારે વસંત દરમ્યાન ઉપલબ્ધ છે. આ ઉચ્ચ ચરબીવાળા માછલીમાં દંડ, નરમ-ટેક્સ્ચર ધરાવતી માંસ છે જે જ્યારે પિકરિંગ, સેલ્ટિંગ, ધૂમ્રપાન અથવા તે તકનીકોનો મિશ્રણ દ્વારા ઉપચાર કરે છે.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. 1 પાઉન્ડ બરછટ મીઠું, 1 પીરસવાનો મોટો ચમચો મરી , 1 પીરસવાનો મોટો ચમચો કચડી સંપૂર્ણ લવિંગ, 2 tablespoons નાજુકાઈના ડુંગળી, 2 કપ ભુરો ખાંડ, 2 tablespoons નાજુકાઈના લસણ , અને 1 પીરસવાનો મોટો ચમચો ભૂકો ખાડી પાંદડા એક પેસ્ટ કરો.
  2. સાફ કરો અને 2 પાઉન્ડ તાજા હેરિંગ. રેફ્રિજરેટરમાં સાત દિવસ સુધી પેસ્ટ અને ઇલાજ સાથે કોટ હેરીંગ જરૂરી મિશ્રણ ફરીથી ઉગાડવું જેથી માછલી કોટેડ રહે છે.
  3. સાત દિવસ પછી, કોગળા અને સંપૂર્ણપણે સૂકવવા અટકી. આગ ઉપર શીત ધુમાડો. ઘરના ધૂમ્રપાન કરનારાઓ માટે, 7 દિવસ માટે 70 થી 85 ડિગ્રી એફ પર ધૂમ્રપાન કરો. કારણ કે ધૂમ્રપાનની પ્રક્રિયામાં માછલીને સંકોચાઇ જશે, તમારા તાજા હેરિંગના 2 પાઉન્ડને રસ્લેંટ સ્પોક્ડ હેરીંગના 1 પાઉન્ડ સુધી ઘટાડશે.

રેસીપી સોર્સ: "નેટિવ ઇન્ડિયન વાઇલ્ડ ગેમ, ફિશ એન્ડ વાઇલ્ડ ફૂડ્સ કુકબુક: ડેવિડ હંટ (કેસલ બુક્સ, 1992) દ્વારા સંપાદિત નોર્થ અમેરિકન નેટીક કૂકની વાનગીઓ. પરવાનગી સાથે પુનઃપ્રકાશિત

વધુ હેરિંગ રેસિપિ

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 742
કુલ ચરબી 43 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 15 ગ્રામ
અસંતૃપ્ત ચરબી 19 ગ્રામ
કોલેસ્ટરોલ 113 મિલિગ્રામ
સોડિયમ 45,305 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 68 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 1 જી
પ્રોટીન 24 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.)