હોમમેઇડ ચીકણું રીંછ રેસીપી

જો તમે મોટા ચીકણું રીંછ ચાહક હોવ, તો તમે નસીબમાં છો! તમે તમારા ઘરની ચીકણું રીંછ ઘરે રહેવા માટે કેટલું સરળ છે તે માનશો નહીં. તમને જરૂર 3 ઘટકો અને શરૂ કરવા માટે એક સસ્તા રીંછ-આકારની કેન્ડી બીબામાં છે. અમે તમારી મીઠી સાથે થોડું ખાટા ગમે તો અમે સરળતાથી તે gummies sour gummies માં ચાલુ કરવા માટે કેવી રીતે સૂચનાઓ સમાવેશ કર્યો છે.

તમને જરૂર પડશે

• 3 ઓઝ. સ્વાદવાળી જિલેટીન (સાકર મુક્ત ઉપયોગ કરતા નથી)
• 1 પરબિડીયું (1/4 ઓઝ.) Unflavored જિલેટીન
• 1/3 કપ ઠંડા પાણી
• 1 / 4-1 / 2 tsp
• સાઇટ્રિક એસિડ (વૈકલ્પિક, ખાટા ગમી માટે)
• રીંછ આકારની કેન્ડી મોલ્ડ

તે કેવી રીતે બનાવો

1. નોનસ્ટિક રસોઈ સ્પ્રે સાથે કાગળના ટુવાલને છંટકાવ કરો, પછી તેને ઘાટની રીંછ પોલાણની આસપાસ થોડું ઘસવું, તે તેલના પાતળા પડ સાથે કોટ.
2. એક નાની વાટકીમાં, જિલેટીન અને ઠંડા પાણી બંને ભેગા કરો. તેમને એકસાથે ઝટકવું, પછી તેમને 10 મિનિટ માટે ઓરડાના તાપમાને બેસીને જિલેટીનને પાણીમાં સૂકવવા અને સોફ્ટ કરવા દેવાની મંજૂરી આપો.
3. 30 સેકન્ડ માટે વાટકીમાં માઇક્રોવેવ, પછી વ્હિસ્કી સારી. બીજા 30 સેકંડ માટે માઇક્રોવેવ અને જગાડવો. જો ખાંડ વિસર્જન થઈ જાય અને મિશ્રણ સ્પષ્ટ અને સારી રીતે મિશ્રિત દેખાય, તો તેને રેડીને માપદંડ કપમાં રેડવું. જો નહિં, તો માઇક્રોવેવ બીજા 10 થી 15 સેકંડ સુધી ત્યાં સુધી ખાંડ અને જિલેટીન સુધી પાણીમાં ઓગળતા નથી.

1. પોલાણમાં જિલેટીન રેડવું. આ વાનગીમાંથી તમને લગભગ 14 1 1/2-ઇંચ રીંછ મળી શકે છે.
2. લગભગ 20 મિનિટ માટે જિલેટીન સેટ કરવા રેફ્રિજરેટરમાં કેન્ડી બીલ્ડ કરો. રીંછને દૂર કરવા માટે, બાજુઓ બાજુઓને કિનારીઓથી દૂર અને કેન્દ્ર તરફ તરફ ખેંચો, પછી મોલ્ડમાંથી તેમને ખેંચો અને બહાર કાઢો. અન્ય રંગ અને જિલેટીનના સ્વાદો સાથે પુનરાવર્તન, જેમ ઇચ્છિત.
3. ચીકણું રીંછ રેફ્રિજરેટરમાં હવાચુસ્ત પાત્રમાં અથવા ઘણાં અઠવાડિયા માટે ઠંડી ઓરડાના તાપમાને સંગ્રહિત કરી શકાય છે.

કેવી રીતે સૌર Gummies બનાવો

જિલેટીન માઇક્રોવેવ થયા પછી, અને મિશ્રણ પ્રવાહી અને સરળ છે, ઝટકવું 1/4 tsp માં. સાઇટ્રિક એસીડ. તેને સ્વાદ, અને વધારાની 1/4 tsp ઉમેરો. સાઇટ્રિક એસિડ જો તમે વધુ ખાટા સ્વાદ માંગો છો

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ	11
કુલ ચરબી	0 જી
સંતૃપ્ત ફેટ	0 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી	0 જી
કોલેસ્ટરોલ	0 એમજી
સોડિયમ	7 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ	0 જી
ડાયેટરી ફાઇબર	0 જી
પ્રોટીન	3 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.)