कानूनी समुद्री भोजन के क्लैम चावडर पकाने की विधि

कानूनी समुद्री भोजन एक लोकप्रिय पूर्वी तट रेस्तरां श्रृंखला है और वे एक शानदार क्लैम चावडर बनाते हैं। यदि आप इस स्वादिष्ट और प्रसिद्ध पकवान के प्रशंसक हैं, तो आपको यह जानकर ख़ुशी होगी कि घर पर बनाना आसान है।

अधिकांश क्लैम चोडर्स की तरह, कानूनी समुद्री भोजन के नुस्खा में लिटलनेक क्लैम्स, लहसुन , प्याज, आलू और क्रीम शामिल हैं। फिर भी, एक गुप्त घटक है जो इसे अन्य सभी चावडर व्यंजनों से बाहर खड़ा करता है। उस हस्ताक्षर स्वाद की कुंजी थोड़ा सा नमक सूअर का मांस और इसे प्रस्तुत करते समय उत्पादित क्रैकिंग से अधिक कुछ नहीं है।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. क्लैम्स को साफ करें और लहसुन और पानी के साथ उन्हें एक बड़े बर्तन में रखें। जब तक वे खुलते हैं तब तक क्लैम भापें (लगभग 6 से 10 मिनट, उनके आकार के आधार पर)।
  2. एक कटोरे में शोरबा को सुरक्षित रखने, क्लैम्स को निकालें और खोलें।
  3. क्लैम मांस को छोटा करें और अलग करें। कॉफी फिल्टर या चीज़क्लोथ के माध्यम से क्लैम शोरबा को फ़िल्टर करें और एक तरफ सेट करें।
  4. एक बड़े, भारी पॉट धीरे-धीरे नमक सूअर का मांस प्रस्तुत करते हैं । क्रैकिंग निकालें और उन्हें एक तरफ सेट करें।
  1. धीरे-धीरे वसा में प्याज पकाएं, लगभग 6 मिनट के लिए अक्सर stirring, या पकाया जाता है लेकिन ब्राउन नहीं किया जाता है।
  2. आटा में हिलाओ और लगातार 3 मिनट के लिए stirring जबकि पकाना।
  3. आरक्षित क्लैम शोरबा और मछली के स्टॉक को जोड़ें, और किसी भी आटा गांठ को हटाने के लिए whisk।
  4. तरल को उबाल लेकर आलू जोड़ें, आलू को कम करें, और जब तक आलू पकाया जाता है तब तक उबाल लें (लगभग 15 मिनट)।
  5. आरक्षित clams, नमक सूअर का मांस cracklings, और हल्के क्रीम में हिलाओ। चावडर को गर्म करें जब तक कि वह तापमान न हो जिसे आप पसंद करते हैं।
  6. पक्ष में ऑयस्टर क्रैकर्स के साथ बड़े सूप कटोरे में परोसें।

पकाने की विधि स्रोत: जॉर्ज बेर्कोवित्ज़, जेन डोर्फेर (डबलेय) द्वारा "कानूनी समुद्री भोजन कुकबुक"। अनुमति के साथ दोबारा मुद्रित।

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 475
कुल वसा 30 ग्राम
संतृप्त वसा 17 ग्राम
असंतृप्त वसा 9 जी
कोलेस्ट्रॉल 88 मिलीग्राम
सोडियम 1,220 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 35 ग्राम
फाइबर आहार 4 जी
प्रोटीन 17 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।)