कॉर्नमील-क्रस्टेड फ्लैंडर पकाने की विधि (परव)

मिरी Rotkovitz द्वारा संपादित

इज़राइल में सभी प्रकार के स्केनिट्ज़ेल आम हैं और इस कॉर्नमील-क्रस्टेड फ्लैंडर रेसिपी बनाने के लिए जिओरा शिमोनी को प्रेरित करते हैं। हालांकि यह एक मछली schnitzel के समान है, शिमोनी का कहना है कि यह नुस्खा "हल्का और स्वाद में अधिक अद्वितीय है।" Flounder का उपयोग करने के लिए प्रतिबंधित महसूस न करें - नुस्खा किसी भी फर्म सफेद मछली fillets, जैसे हलीबूट, कॉड, और एकमात्र के साथ अच्छी तरह से काम करेगा।

इसे एक भोजन बनाओ

ताजा बेक्ड कॉर्नब्रेड के एक हंक के साथ, मिर्च एरुगुला और रसदार टमाटर के सलाद के साथ मछली की सेवा करें। या शिमोनी के बच्चों से एक क्यू ले लो, और इसे लेटस और टारटर सॉस के साथ मुलायम रोल में रख दें। यदि आप सैंडविच मार्ग पर जाते हैं तो इंद्रधनुष स्लो और बेक्ड स्वीट आलू फ्राइज़ आदर्श पक्ष व्यंजन बनाती हैं। एक मौसमी फल मिठाई, इस चेरी और नेक्टेरिन कुरकुरा की तरह , सही मीठा खत्म करता है।

टिप्स

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. ठंडे पानी में मछली fillets कुल्ला और धीरे से उन्हें एक पेपर तौलिया के साथ सूखा पॉट। रद्द करना।
  2. एक उथले कटोरे में fillets डुबकी करने के लिए काफी बड़ा, अंडे और पानी को एक साथ हराया। एक और समान आकार के कटोरे में, कॉर्नमील, नमक और काली मिर्च को एक साथ मिलाएं।
  3. अंडे में एक मछली पट्टिका डुबकी, फिर इसे कॉर्नमील मिश्रण में डुबकी दें। शेष fillets के साथ दोहराएं।
  4. मध्यम-उच्च गर्मी ( कच्चा लोहा आदर्श है) पर सेट एक बड़े, भारी skillet में तेल गर्म करें।
  1. जब तेल गर्म होता है, तो मछली को जोड़कर, पैन भीड़ न करने की देखभाल करें। (Fillets और अपने skillet के आकार के आधार पर, आप 2 या 3 बैचों में तलना करने की आवश्यकता हो सकती है। या, एक ही समय में दो skillets का उपयोग करें)।
  2. मछली को प्रत्येक तरफ 3-4 मिनट के लिए कुक करें (fillets की मोटाई के आधार पर), या जब तक कोटिंग कुरकुरा नहीं है और मछली केंद्र में अपारदर्शी है।
  3. पेपर तौलिए पर नाली, फिर तुरंत सेवा करें।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 209
कुल वसा 12 ग्राम
संतृप्त वसा 2 जी
असंतृप्त वसा 7 जी
कोलेस्ट्रॉल 163 मिलीग्राम
सोडियम 168 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 16 ग्राम
फाइबर आहार 1 जी
प्रोटीन 10 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।)