आम साल्सा के साथ नारियल-क्रस्टेड मछली fillets

नारियल और आम के स्वाद आपके खाने की मेज को उष्णकटिबंधीय में ले जाएंगे। इन sautéed मछली fillets एक कुरकुरा नारियल परत है और एक ताज़ा आम साल्सा के साथ शीर्ष पर हैं। नारियल थोड़ा सा मिठास जोड़ता है जबकि करी पाउडर अधिक जटिल स्वाद और शायद गर्मी का संकेत लाता है।

इस नुस्खा के लिए एक फर्म सफेद मछली का उपयोग करना सबसे अच्छा है, जैसे कि सफेद, हलीबूट, कॉड या समुद्री बास, और सुनिश्चित करें कि आपका आम परिपक्व है। यदि आम छीलने और काटने से थोड़ा चुनौतीपूर्ण साबित होता है, तो आप आम तौर पर छील के साथ आम को काट सकते हैं, गड्ढे के बगल में फिसलकर, लगभग 4 वर्ग बना सकते हैं। आम मांस को cubes में स्कोर करें - छील के माध्यम से काटने के बिना - और फिर छील से मांस को धक्का देकर "अंदरूनी" अनुभाग को चालू करें। आम cubes को हटाने के लिए मांस और छील के बीच चाकू चलाओ।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. आम साल्सा तैयार करें: एक कटोरे में आम, प्याज, नींबू का रस, लाल मिर्च, सिरका, चीनी, वनस्पति तेल, सिलेंडर और करी पाउडर को एक साथ मिलाएं। स्वाद के लिए नमक और काली मिर्च के साथ मौसम साल्सा। रद्द करना।
  2. नारियल के फ्लेक्स को एक खाद्य प्रोसेसर और नाड़ी में बहुत संक्षेप में रखें, जब तक कि वे थोड़ी अधिक बारीक कटाई न हों। मिश्रण के लिए 1/3 कप आटा, जीरा, करी पाउडर, नमक और काली मिर्च और नाड़ी जोड़ें। एक उथले प्लेट में मिश्रण स्थानांतरण।
  1. एक छोटे कटोरे में, 1 बड़ा चमचा पानी के साथ अंडा whisk। एक दूसरी प्लेट पर शेष 1/3 कप आटा रखें।
  2. पहली बार सादे आटे (अतिरिक्त हिलाकर) में fillets ड्रेज, फिर अंडा मिश्रण (अतिरिक्त ड्रिप बंद करने) में, और अंत में नारियल मिश्रण में, दोनों तरफ पूरी तरह से कोटिंग।
  3. मध्यम-उच्च गर्मी पर एक skillet में जैतून का तेल और मक्खन गर्म करें। Fillets जब तक वे दोनों तरफ भूरा नहीं है और अंदर के माध्यम से पकाया जाता है, प्रति पक्ष लगभग 2 से 3 मिनट।
  4. प्रत्येक पट्टिका पर आम साल्सा का थोड़ा सा चम्मच और सेवा करते हैं।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 1338
कुल वसा 28 ग्राम
संतृप्त वसा 12 ग्राम
असंतृप्त वसा 12 ग्राम
कोलेस्ट्रॉल 67 मिलीग्राम
सोडियम 1,083 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 2 9 0 ग्राम
फाइबर आहार 5 जी
प्रोटीन 6 जी
(हमारे व्यंजनों पर पोषण संबंधी जानकारी को एक घटक डेटाबेस का उपयोग करके गणना की जाती है और इसे अनुमान माना जाना चाहिए। व्यक्तिगत परिणाम भिन्न हो सकते हैं।)