दक्षिणी लाल आँख ग्रेवी पकाने की विधि

लाल आंख ग्रेवी एक दक्षिणी पसंदीदा है जिसमें केवल दो अवयव शामिल हैं। यह काले कॉफी के साथ संयुक्त तला हुआ देश हैम के drippings से बना है। यह असामान्य लग सकता है, लेकिन यह हैम और बिस्कुट, ग्रिट, या आलू के पुराने-पुराने दक्षिणी भोजन को उखाड़ फेंकने का एक स्वादिष्ट और मजेदार तरीका है।

"लाल-आंख ग्रेवी" नाम तरल वसा के चक्र से निकला है जो थोड़ा लाल रंग के कलाकारों के साथ बनता है। जब यह कम हो जाता है तो यह "आंख" स्वाभाविक रूप से ग्रेवी की सतह पर बनायेगी। सॉस को गरीब व्यक्ति के ग्रेवी, लाल हैम ग्रेवी, पक्षी-आंख ग्रेवी, देवदार ग्रेवी और नीचे की सोप के रूप में भी जाना जाता है।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

लाल आंख ग्रेवी की कुंजी सही हैम का चयन कर रही है। स्मिथफील्ड या एक असली वर्जीनिया हैम जैसे एक अच्छी गुणवत्ता वाले, अच्छी तरह से ठीक देश हैम आदर्श है। बेकार हैम का एक टुकड़ा चुनें जिसमें फ्राइंग के लिए सबसे अधिक वसा है ताकि आप अपने स्वादिष्ट ड्रिपिंग को अधिकतम कर सकें।

  1. एक skillet में, दोनों तरफ अच्छी तरह से भूरे रंग तक मध्यम गर्मी पर अपनी वसा में हैम टुकड़ा तलना।
  2. जब इसे पकाया जाता है, तो हैम को एक गर्म प्लेट में स्थानांतरित करें और उबलते काले कॉफी को स्किलेट में जोड़ें। इसे चिपकाने वाले कणों को भंग करने के लिए स्किलेट के नीचे और किनारे को स्क्रैप करें।
  1. Skillet में क्या बचा है लाल आंख ग्रेवी है , जिसे आप हैम पर डाल सकते हैं और सेवा करते हैं।

पकाने की विधि स्रोत: क्रेग क्लेबॉर्न (टाइम्स बुक्स) द्वारा "दक्षिणी पाक कला"। अनुमति के साथ दोबारा मुद्रित।

सुझाव देना

रेड आंख ग्रेवी अक्सर हैम पर परोसा जाता है और यह बिस्कुट के साथ सो जाता है। बहुत से लोग इसे ग्रिट, कॉर्नब्रेड, या तला हुआ आलू के शीर्ष पर भी आनंद लेते हैं।

"दक्षिणी हैम बिस्कुट" बनाते समय, एक डाइनर के लिए सैंडविच को इकट्ठा करने से पहले बिस्कुट के कट पक्षों को लाल आंखों के ग्रेवी में डुबोना आम बात है। ग्रेवी सरसों या केचप के साथ भी मिलाया जाता है और फिर बिस्कुट के साथ सोया जाता है।

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 45
कुल वसा 2 जी
संतृप्त वसा 1 जी
असंतृप्त वसा 1 जी
कोलेस्ट्रॉल 18 मिलीग्राम
सोडियम 326 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 1 जी
फाइबर आहार 0 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।)