મધુર અનેનાસ

મધુર અનેનાસ એક મીઠી જાતે ભોગવે તેવી મહેનત છે જે પકવવા અને ખાદ્ય કેક સુશોભન માટે ઉત્તમ છે. તમે મીઠાસની થોડી માટે મિશ્રણને ટ્રાયલ કરવા માટે પણ ઉમેરી શકો છો. આ મધુર અનેનાસની વાનગી ક્લાસિક છે જે મીઠી, ચૂઇ મધુર અનેનાસનું ઉત્પાદન કરે છે. આ એક ઝડપી અને સરળ રેસીપી છે કે જે કોઈપણ અનુસરી શકે છે.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. અનેનાસ કેન ડ્રેઇન કરો અને રસ અનામત કરો. 1.5 કપના રસને માપો, અને જો કોઈ કારણોસર તમે ટૂંકા છો, 1.5 કપ બનાવવા માટે થોડું પાણી ઉમેરો.
  2. આ રસને વિશાળ, વિશાળ કપડામાં રેડો, 2.5 કપ ખાંડ અને મકાઈની ચાસણી ઉમેરો, અને ગરમીને મધ્યમ સુધી ફેરવો. ખાંડ ઓગળી જાય ત્યાં સુધી જગાડવો અને 4 મિનિટ માટે ધીમા બોઇલમાં મિશ્રણ લાવો.
  3. ગરમીને નીચું કરો અને અનેનાસ રિંગ્સ ઉમેરો. તેમને એક સ્તરમાં ફિટ કરવાનો પ્રયાસ કરો, પરંતુ જો ત્યાં પૂરતી જગ્યા ન હોય તો, શક્ય તેટલું વધુ તેમને બહાર મૂકો.
  1. ખાંડની ચાસણીમાં અનેનાસને ઉકાળો અને ખાતરી કરો કે તેઓ એકબીજા સાથે ચોંટાડવામાં ન આવે અને તે ચોંટે નહીં. તેમને લગભગ 45 મિનિટ સુધી રસોઇ કરો, અથવા જ્યાં સુધી તેઓ સંપૂર્ણપણે પારદર્શક હોય ત્યાં સુધી. જો કહેવાનું મુશ્કેલ છે, તો એકાદ બે ક્ષણ સુધી ગરમીને દૂર કરો, જ્યાં સુધી પરપોટા મૃત્યુ પામે નહીં અને તમે રિંગ્સ સ્પષ્ટપણે જોઈ શકો છો.
  2. એકવાર અર્ધપારદર્શક, ખાંડની ચાસણીમાંથી અનેનાનાને દૂર કરો અને સૂકવવાના રેક પર તેને સૂકવવા માટે મૂકો. આ ચાસણીને કાઢી શકાય છે, અથવા તમે પીણું મિક્સર અથવા ટોચ પેનકેક અથવા ગળી રોટી તરીકે ઉપયોગ કરવા માટે તેને સંગ્રહી શકો છો.
  3. જો તમે શુષ્ક આબોહવામાં રહેશો, તો રિંગ્સને રાતોરાત સૂકાઇ જવા દેવામાં આવશે. જો તમે ભેજવાળી આબોહવામાં રહેશો અથવા પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવવા માગતા હોવ તો લગભગ 200 મિનિટમાં 200 ફુટ પર સૂકવણી રેક મૂકો, અથવા જ્યાં સુધી અનિવાર્ય સ્પર્શને લાગતું ન હોય ત્યાં સુધી.
  4. તેમને કૂલ કરવાની મંજૂરી આપો, પછી ગ્રેન્યુલેટેડ ખાંડના રિંગ્સને સેવા આપવા. ઓરડાના તાપમાને એક અઠવાડિયા સુધીના હવાઇમથકના કન્ટેનરમાં મધુર અનેનાસની દુકાન. ભેજ પર આધાર રાખીને, તે સ્ટીકી બની શકે છે અને સેવા આપતા પહેલાં ખાંડ માં ફરી ઢોળાવવાની જરૂર છે.
પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 137
કુલ ચરબી 0 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 0 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 0 જી
કોલેસ્ટરોલ 0 એમજી
સોડિયમ 5 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 36 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 1 જી
પ્રોટીન 0 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.)