एक क्लासिक Escabeche पकाने की विधि

यह स्वादिष्ट लगता है, लेकिन आप खुद से कह रहे हैं, "escabeche क्या है?" Escabeche (es-kah-BECH-ay) एक क्लासिक स्पेनिश नुस्खा है जिसमें आप मांस या मछली की खोज करते हैं, फिर इसे एक अंगूर सॉस में जड़ी बूटियों और मसाले से भरे हुए मसालेदार करें और इसे गर्म दिन में ठंडा या कमरे के तापमान परोसें। यह मछली के साथ पूरी तरह से काम करता है, विशेष रूप से तेल की मछली जैसे मैकेरल, जैक्समेल, हेरिंग या बोनिटो। लेकिन आप किसी भी पतली कटा हुआ मछली का उपयोग कर सकते हैं; मुझे porgies, वॉली, ट्राउट, प्रशांत रॉकफिश या स्नैपर पसंद है।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. कप नमक को 4 कप पानी के साथ मिलाएं और गठबंधन करने के लिए हलचल करें। 30 से 45 मिनट के लिए इस मिश्रण में मछली को ब्राइन करें।
  2. इस बीच, एक बड़े पैन में जैतून का तेल गर्म करें और मैश किए हुए लहसुन लौंग, मिर्च और 2 बे पत्तियों को जोड़ें। लहसुन के भूरे रंग तक, लगभग 4 से 6 मिनट तक तेल में इन अरोमेटिक्स को मध्यम गर्मी पर कुक करें। लहसुन जला दो मत। अरोमेटिक्स निकालें और त्यागें।
  3. गर्मी को मध्यम-उच्च तक बारी करें और मछली को पकाएं। आप एक अच्छी खोज चाहते हैं, इसलिए यदि मछली पर्याप्त गर्म खाना नहीं खा रही है , तो गर्मी को ऊपर तक पूरी तरह से चालू करें। मोटाई के आधार पर मछली के प्रत्येक पक्ष को 1 से 3 मिनट तक पहनें। आपको मछली को हर तरह से पकाने की ज़रूरत नहीं है।
  1. ठंडा करने के लिए मछली को हटा दें। Slivred प्याज जोड़ें, गर्मी को मध्यम में कम करें और पारदर्शी तक पकाना। ठंडा करने के लिए निकालें।
  2. अब पैन में सभी शेष अवयवों को जोड़ें, गर्मी को ऊपर तक घुमाएं और रोलिंग फोड़ा लेकर आएं। आधे से कम करें, गर्मी बंद करें और ठंडा होने दें।
  3. जब सब कुछ कमरे के तापमान पर होता है, सॉस को एक कंटेनर में डालें और मछली और प्याज जोड़ें। स्वाद फ्रिज में रात भर स्वाद के लिए स्टोर करने के लिए स्टोर करें।
  4. यह मछली एक हफ्ते या उससे अधिक समय तक अच्छी आकार में रहेगी क्योंकि यह सिरका सॉस द्वारा कवर किया जाता है। ठंडा या कमरे के तापमान परोसें।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 319
कुल वसा 15 ग्राम
संतृप्त वसा 2 जी
असंतृप्त वसा 10 ग्राम
कोलेस्ट्रॉल 75 मिलीग्राम
सोडियम 7,605 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 9 जी
फाइबर आहार 2 जी
प्रोटीन 25 ग्राम
(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।)