चावल के साथ सेवा मछली करी पकाने की विधि

मछली करी के इतने सारे पुनरावृत्तियों हैं, आप खोने लग सकते हैं जो पहले कोशिश करने के लिए सबसे अच्छा है। यह पारंपरिक मछली करी रेसिपी पूरे पैंच फोरान बीजों के साथ बनाई जाती है और इसकी लाल मिर्च के साथ थोड़ा किक होता है। यह सामग्री पूर्वी और उत्तरी भारतीय पाक प्रभाव दोनों का मिश्रण दिखाने के लिए प्रयोग की जाती है, इसलिए यह गोवा या मंगलोर्न मछली करी जैसे क्षेत्रीय विशिष्टताओं में स्नातक होने से पहले शुरू करने के लिए एक अच्छी जगह है। इसे गर्म सादे उबले चावल के बिस्तर पर परोसें।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. एक मध्यम लौ पर एक भारी तले हुए पैन को गर्म करें और सूखे लाल मिर्च, सरसों और जीरा के बीज को भुनाएं जब तक कि वे अपनी सुगंध छोड़ने लगें। कूल और एक अच्छा पाउडर पीस लें।
  2. टमाटर, हल्दी, गरम मसाला पाउडर , नारियल और ऊपर पाउडर को चिकनी पेस्ट में पीस लें। एक तरफ रखें। सभी लुगदी को हटाने के लिए अच्छी तरह से भिगोकर चिमनी निचोड़ें।
  3. एक भारी भारी तले हुए पैन में तेल गरम करें और पैंच फोरन (यहां नुस्खा देखें) और करी पत्तियों को जोड़ें। जब वे spluttering बंद करो, हल्के भूरे रंग तक प्याज पेस्ट और तलना जोड़ें।
  1. 3-4 मिनट के लिए अदरक और लहसुन पेस्ट और तलना जोड़ें।
  2. जब तक तेल मसाला से अलग नहीं होता तब तक टमाटर और मसाले का पेस्ट और तलना जोड़ें।
  3. इस मसाला के 2 कप गर्म पानी और चिमनी लुगदी जोड़ें और अच्छी तरह मिलाएं।
  4. एक उबाल के लिए ग्रेवी लाओ और फिर उबाल लें।
  5. धीरे-धीरे इस ग्रेवी में मछली जोड़ें और पूरा होने तक पकाएं।
  6. कटा हुआ धनिया के साथ गार्निश और सादे उबले चावल के साथ गर्म सेवा करते हैं।

पाक कला युक्तियाँ और संघटक सबस्टिट्यूशंस

गार्निशिंग के लिए धनिया के पत्ते का उपयोग करें और कुछ नींबू को खत्म करने के लिए शीर्ष पर कुछ रस निचोड़ें। वैकल्पिक रूप से, इसे बासमती चावल पर परोसें और शीर्ष पर ताजा पतला कटा हुआ सफेद प्याज डालें। अगर यह सीडी लगता है, तो पूरे बीज पीस लें या पहले से ही जमीन के मसालों का उपयोग करें।

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 263
कुल वसा 18 जी
संतृप्त वसा 4 जी
असंतृप्त वसा 7 जी
कोलेस्ट्रॉल 0 मिलीग्राम
सोडियम 283,444 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 25 ग्राम
फाइबर आहार 6 जी
प्रोटीन 5 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।)