जापानी चिराशिज़ुशी (बिखरी हुई सुशी) पकाने की विधि

जापानी चिराशिज़ुशी के लिए यह नुस्खा , जिसे बिखरे हुए सुशी के नाम से जाना जाता है, प्लेटों पर या रंगीन टॉपिंग के साथ कटोरे में परोसा जाता है।

यह अक्सर विशेष अवसरों, जैसे कि त्यौहार, जन्मदिन, और इसी तरह के जश्न मनाने के लिए पकाया जाता है। यहां सुझाए गए टॉपिंग्स द्वारा सीमित न हों। अपने ताल के अनुरूप एक पकवान बनाने के लिए अपनी कल्पना का प्रयोग करें।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

चावल बनाओ

  1. चावल को एक बड़े कटोरे में रखो और ठंडे पानी से धो लें। पानी को लगभग स्पष्ट होने तक धोने दोहराएं। चावल को एक कोलंडर में निकालें और 30 मिनट के लिए अलग रखें।
  2. चावल कुकर में चावल रखें और लगभग 2 1/3 कप पानी जोड़ें। चावल को कम से कम 30 मिनट में पानी में भिगो दें। कुकर शुरू करो।

सुशी सिरका बनाओ

  1. एक छोटे सॉस पैन में, चावल सिरका, चीनी, और नमक मिलाएं। जब तक चीनी घुल जाती है तब तक पैन को कम गर्मी और गर्मी पर रखें। सिरका मिश्रण कूल करें।
  1. गर्म उबले हुए चावल को एक बड़ी प्लेट या एक बड़े कटोरे में फैलाएं। चावल पर सिरका मिश्रण छिड़कें और जल्दी से चामोजी (चावल स्पुतुला ) का उपयोग करके चावल में मिलाएं।

टॉपिंग और ओमेलेट तैयार करें

  1. इस बीच, शीटकेक से उपजी को हटा दें और पतले टुकड़े करें। एक मध्यम पैन में शीटकेक को रीहाइड्रेट करने के लिए इस्तेमाल किए गए आरक्षित पानी का 2/3 कप गरम करें।
  2. शीटकेक, सोया सॉस , 1 बड़ा चमचा चीनी, और दर्पण जोड़ें। तरल लगभग समाप्त होने तक कम गर्मी पर शीटकेक उबाल लें। रद्द करना।
  3. 1 1/2 चम्मच चीनी के साथ एक कटोरे में अंडे मारकर आमलेट बनाओ। तेल को एक मध्यम स्किलेट करें और अंडे के मिश्रण का एक स्कूप डालें और एक क्रेप की तरह पतली आमलेट बनाएं। मिश्रण खत्म होने तक जारी रखें। पतली स्ट्रिप्स में आमलेट काट लें।
  4. एक बड़ी प्लेट या व्यक्तिगत कटोरे पर सुशी चावल की सेवा करें। चावल पर simmered shiitake, ककड़ी, नकली केकड़ा मांस, और आमलेट स्ट्रिप्स फैलाओ। शीर्ष पर टूना सशिमी रखें। तिल के बीज के साथ गार्निश।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 430
कुल वसा 7 जी
संतृप्त वसा 2 जी
असंतृप्त वसा 2 जी
कोलेस्ट्रॉल 175 मिलीग्राम
सोडियम 35 9 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 67 ग्राम
फाइबर आहार 2 जी
प्रोटीन 23 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।)