क्लासिक फ्रेंच Vinaigrette

यह ड्रेसिंग परंपरागत रूप से एक बड़े सलाद कटोरे के नीचे एक साथ whisked है। इसे बनाने के बाद, कटोरे में सलाद और किसी अन्य अवयव को जोड़ा जाता है और कटोरे के नीचे किसी भी अतिरिक्त ड्रेसिंग को छोड़कर, धीरे-धीरे हिरणों को पूरी तरह से कोट करने के लिए फेंक दिया जाता है। यह एक शानदार तकनीक है जो पूरी तरह से सलाद ड्रेसिंग की ओर ले जाती है, लेकिन कुछ दिनों के दौरान उपयोग करने के लिए एक छोटे जार में एक डबल, ट्रिपल, या चौगुनी बैच को मारना एक अच्छा विकल्प भी है।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

यदि तुरंत उपयोग कर रहे हैं , तो तेल, सिरका, उपयोग करते समय shallot, और एक बड़े सलाद कटोरे के नीचे सरसों को एक साथ मिलाएं। स्वाद के लिए नमक और काली मिर्च मिलाएं।

जो भी सलाद आप बना रहे हैं और गठबंधन करने के लिए टॉस करें- जैसे ही आप सलाद को टॉस करते हैं उतना ही ड्रेसिंग लेते हैं क्योंकि इसे लेपित करने की आवश्यकता होती है (अधिक भारी लेपित सलाद के लिए, टॉसिंग रखें), और अतिरिक्त ड्रेसिंग स्वाभाविक रूप से नीचे रहती है कटोरा। यह एक बेहतर तरीका है जो नाजुक हिरणों पर भारी तरल ड्रेसिंग डंप कर रहा है।

नोट: ड्रेसिंग का स्वाद लेने का सबसे अच्छा तरीका है सलाद के पत्ते (या जिसे आप ड्रेसिंग के साथ पहनने जा रहे हैं) को डुबोना और एक काटने का तरीका है- इस तरह आप ड्रेसिंग को चखने वाले हैं क्योंकि इसे खाया जाएगा।

आगे बढ़ने के लिए , या छोटे सलाद के लिए, या तो एक छोटे कटोरे या मापने वाले कप में सामग्री को घुमाएं या एक जार, कवर, और गठबंधन में हिलाएं। 1 सप्ताह तक रखें, कवर और ठंडा रखें। ध्यान दें और चेतावनी दीजिये कि जैतून का तेल ठंड में उलझन में होगा और बहुत सकल दिखता है। हालांकि यह बुरा लगता है, बाकी आश्वासन दिया कि ड्रेसिंग के लिए कुछ भी भयानक नहीं हुआ है; यह कमरे के तापमान पर वापस आने के बाद पूरी तरह से सामान्य दिखाई देगा और पूरी तरह स्वादिष्ट स्वाद होगा और तेल वापस "पिघल गया" तरल हो जाएगा। अगर आप इसे पसंद करते हैं, तो इसे उत्तेजित करने के लिए अक्सर इसे दबाकर या हिलाकर रखें।

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 185
कुल वसा 20 ग्राम
संतृप्त वसा 3 जी
असंतृप्त वसा 15 ग्राम
कोलेस्ट्रॉल 0 मिलीग्राम
सोडियम 9 3 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 1 जी
फाइबर आहार 0 जी
प्रोटीन 0 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।)