સરળ વેગન કડક તિરાડ Tofu રેસીપી

તેફુને માત્ર થોડુંક તેલમાં તળેલી કરી શકાય છે (અલબત્ત તે નકામું અને સારી રીતે દબાયેલું છે ). તે તેના પોતાના પર માત્ર દંડ ફ્રાઇડ અપ છે, પરંતુ થોડું મીઠું, લસણ અને પોષક આથો સંપૂર્ણપણે તેને રૂપાંતરિત કરશે. અહીં એક સરસ અને કકરું તળેલી tofu બનાવવાની એક સરળ રીત છે જે તમે ફરીથી અને ફરીથી બુકમાર્ક કરવા અને ઉપયોગ કરવા માગો છો.

ફ્રાઈડ tofu તેના પોતાના પર મહાન છે અથવા માત્ર કોઇ પણ પ્રકારની ચટણીમાં ડૂબેલું: બરબેક્યુ સૉસ, કડક શાકાહારી રાંચ ડ્રેસિંગ , મધ મસ્ટર્ડ, ચિની હોઈસિન સોસ અથવા તો વિંગ સૉસ. તમે કોઈપણ વનસ્પતિ જગાડવો-ફ્રાય , તળેલી ચોખા, અથવા શાકાહારી કરી અથવા નૂડલની વાનગીમાં તળેલી tofu નો ઉપયોગ કરી શકો છો, અથવા તો કોઈ પણ બાબત વિશે, ખરેખર. હું શાકાહારી સૂપ્સ અને સલાડ માટે ફ્રાઇડ ટેફુને વધારાનું પ્રોટીન અને કડક મૂત્રપિંડ માટે ઉમેરું છું.

આ ચિની પ્રેરિત તળેલી tofu રેસીપી બંને શાકાહારી અને કડક શાકાહારી છે . આ વાનગીમાં ધાન્યના લોટમાં રહેલું નત્રિલ દ્રવ્ય મુક્ત લોટનો ઉપયોગ કરો જો તમને તમારા તળેલું tofu ની જરૂર હોય તો તેને ધાન્યના લોટમાં રહેલું નત્રિલ દ્રવ્ય મુક્ત પણ.

વધુ સરળ tofu વાનગીઓ જોઈએ છીએ? અહીં એક સંપૂર્ણ યાદી છે tofu વાનગીઓ

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. આ tofu પ્રથમ દબાવો. આ tofu વધુ સ્વાદ અને સીઝનીંગ જે તમે તેને ઉમેરવા શોષણ કરવા માટે પરવાનગી આપે છે. તે કેવી રીતે કરવું તે સુનિશ્ચિત નથી? Tofu કેવી રીતે દબાવવું તે આ સરળ પગલું-દર-પગલા માર્ગદર્શિકા જુઓ .
  2. 1/2 ઇંચના ક્યુબ્સમાં tofu કાપો.
  3. એક નાનું વાટકીમાં, ઓઈલ સિવાયના બાકીના ઘટકો સાથે tofu ભેગા કરો અને ટોફુને સારી રીતે કોટ માટે નરમાશથી ટૉસ કરો. અથવા, તમામ ઘટકોને ઝિપ-લૉક બેગ અથવા આવરણવાળા કન્ટેનરમાં મૂકો અને સારી રીતે શેક કરો
  1. મોટી દાંડીઓમાં, મધ્યમ ગરમી પર તેલ ગરમ કરો અને tofu ઉમેરો. 4 થી 6 મિનિટ માટે કુક કરો, ક્યારેક ક્યારેક વાળવામાં આવે છે, ત્યાં સુધી સોનારી બદામી અને થોડું કડક.

આ રેસીપી જેવું?

આ શાકાહારી અને કડક શાકાહારી tofu રેસીપી Loving? અહીં કેટલીક વધુ અદ્ભુત વસ્તુઓ છે જે તમે tofu સાથે કરી શકો છો:

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 278
કુલ ચરબી 17 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 3 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 8 જી
કોલેસ્ટરોલ 0 એમજી
સોડિયમ 655 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 21 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 3 જી
પ્રોટીન 14 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.)