મસાલેદાર ડુંગળી ચટણી રેસીપી સાથે પાન સિરેડ સ્કૉલપ

અન્ય સીફૂડ જેવા સ્કૉલપ, જાપાનીઝ રાંધણકળામાં મુખ્ય છે અને તે ઘણી વખત રોજિંદા ભોજનમાં સામેલ છે. જ્યારે સૌથી સામાન્ય સીફૂડ માછલી છે, પણ સિલ્વેટેડ સ્કૉલપના આ વાનગી કોઈપણ જાપાની ભોજન માટે એક મહાન ઉમેરો છે.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. મસાલેદાર ડુંગળી ચટણી બનાવો અને કોરે સુયોજિત કરો.
  2. એક માધ્યમ કાસ્ટ આયર્ન પેનમાં, ગરમીથી ઓલિવ તેલ મધ્યમ-ઉચ્ચ ગરમી પર. જો તમે થોડી સમૃદ્ધ સ્વાદ શોધી રહ્યાં છો, તો ઓલિવ ઓઇલને અનસોલ્ટેડ માખણના નાના પટને ઉમેરો.
  3. જ્યારે તેલ ગરમ હોય, સ્કૉલપ ઉમેરો. જો સ્કૉલપ નાના બાજુ પર હોય, તો નિરુત્સાહિત સુધી લગભગ બે મિનિટ સુધી તેને ઉકાળી દો. સ્કૉલપ્સને ચાલુ ન કરો જ્યાં સુધી પ્રથમ બાજુ નિરુત્સાહિત ન હોય. જેટલું શક્ય તેટલું, તે બે મિનિટ માટે સ્કૉલપને પોતાની રીતે અજમાવો અને છોડી દો.
  1. સ્કૉલપ ચાલુ થઈ ગયા પછી, તેમને અન્ય બે મિનિટ માટે ભૂરા રંગના. મોટા સ્કૉલપ માટે, તેના બદલે ત્રણ થી ચાર મિનિટ લાગી શકે છે નોંધ કરો કે જો સ્કૉલપ સાશિમી ગ્રેડ છે, તો તમે બહારનાને ખુલ્લા પાડવાની અને દુર્લભ અંદર છોડી જવાની ઇચ્છા રાખો.
  2. નાની એપેટિસર પ્લેટ પર સિલેક્ટેડ સ્કૉલપ્સને પ્લેટ કરો અને સ્કૉલપ પર મસાલેદાર ડુંગળી ચટણી ઝરમર કરો.
  3. તાત્કાલિક સેવા આપો

વધારાની માહિતી:

સાશિમી ગ્રેડ સ્કૉલપ્સ આ ઍપ્ટેઝર માટે શ્રેષ્ઠ છે કારણકે સ્કૉલપ બહારથી બહાર સીઇપ થઈ શકે છે, પરંતુ કેન્દ્ર દુર્લભ ખાય છે તે સુરક્ષિત છે. સોફ્ટ આંતરિક અને ચપળ બાહ્યના વિરોધાભાસી દેખાવ માત્ર ઍપ્ટેઈઝરની એકંદર સ્વાદિષ્ટતામાં ઉમેરો કરે છે. સ્કૉલપ વધારાની કુમારિકા ઓલિવ ઓઇલમાં સીલ થાય છે, પરંતુ સમૃદ્ધ સ્વાદ માટે, ઓલિવ ઓઇલમાં અનસ્ટન્ટેડ માખણને ઉમેરવાનો પ્રયાસ કરો અને પછી સ્કૉલપને મુકી દો.

મસાલેદાર જાપાની ડુંગળી ચટણી માટે, તેને અગાઉથી બનાવવાનો પ્રયત્ન કરો, અને તે પછી આ સ્કૉલપ કરતાં વધુ ઉપયોગ કરો. ચટણી તૈયાર કરવા માટે સરળ છે અને તે પ્રમાણમાં ટૂંકા ગાળામાં તૈયાર કરી શકાય છે. તે તળેલું મીઠી ડુંગળી, સોયા સોસ, ખાતર , મરચું લસણ પેસ્ટ અને ઓઇસ્ટર સોસનું મિશ્રણ છે. ખાંડના સંકેત સોયા સોસ અને છીપ ચટણીમાંથી મીઠું કાઢે છે.

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 300
કુલ ચરબી 26 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 9 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 13 ગ્રામ
કોલેસ્ટરોલ 52 મિલિગ્રામ
સોડિયમ 359 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 7 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 1 જી
પ્રોટીન 12 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.)