बेक्ड हेलिबट और परमेसन क्रंब टॉपिंग पकाने की विधि

यह टुकड़ा-शीर्ष हलीबूट हल्का, स्वादिष्ट मछली तैयार करने का एक तेज़ और सरल तरीका है। स्वादिष्ट, बटररी क्रंब टॉपिंग हलिबट अच्छा स्वाद और बनावट देता है, और यह केवल कुछ मिनटों में बेक करता है।

इस नुस्खा के लिए प्रशांत या अलास्का हलीबूट fillets या स्टीक्स चुनें। जंगली अटलांटिक halibut एक लुप्तप्राय प्रजाति है, लेकिन खेती अटलांटिक halibut का उपयोग किया जा सकता है। कुछ अन्य बड़ी फ्लैटफिश को "हलिबूट" भी लेबल किया जा सकता है। अधिक महंगे हलीबूट के लिए कुछ संभावित प्रतिस्थापन में टर्बोट, हैडॉक, कॉड, और धारीदार बास शामिल हैं।

इन स्वादिष्ट हलीबूट fillets चावल, भुना हुआ आलू , या उबले हुए नए आलू के साथ एक फेंक हरा सलाद और उबले हुए सब्जियों के साथ परोसें।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. ओवन को 450 एफ तक गर्म करें।
  2. नॉनस्टिक खाना पकाने के स्प्रे के साथ एक रिमेड बेकिंग शीट स्प्रे या नॉनस्टिक फॉइल के साथ पैन लाइन करें।
  3. चार (6-औंस) सर्विंग्स बनाने के लिए हलीबूट काट लें। तैयार बेकिंग शीट, त्वचा की तरफ नीचे fillets व्यवस्थित करें।
  4. रोटी को टुकड़ों में फाड़ें और खाद्य प्रोसेसर में डाल दें। ब्रेडक्रंब ठीक होने तक पल्स।
  5. एक मध्यम कटोरे में, परमेसन पनीर, अजमोद, लहसुन, और प्याज पाउडर, नमक, काली मिर्च, और पिघला हुआ मक्खन के साथ टुकड़ों को गठबंधन करें। अच्छी तरह मिलाएं।
  1. हलीबूट टुकड़ों पर बटररी अनुभवी रोटी के टुकड़ों को छिड़कें; crumbs मछली fillets के शीर्ष पर पालन करने में मदद करने के लिए नीचे पॅट।
  2. हलीबूट fillets लगभग 10 से 12 मिनट के लिए, या जब तक मछली तत्काल पढ़ने थर्मामीटर पर 145 एफ पंजीकृत करता है । वैकल्पिक रूप से, एक कांटा के साथ फिसलने के लिए मछली का परीक्षण करें।
  3. ताजा नींबू वेजेस या स्लाइस के साथ हलिबूट की सेवा करें।

टिप्स

दान के लिए मछली का परीक्षण करने के लिए, एक कांटा में एक कांटा डालें और फ्लेकिंग की जांच के लिए थोड़ा मोड़ लें। जब यह हो जाता है, तो मछली खंडों में फिसल जाएगी और यह अपारदर्शी होगी।

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 303
कुल वसा 10 ग्राम
संतृप्त वसा 5 जी
असंतृप्त वसा 3 जी
कोलेस्ट्रॉल 119 मिलीग्राम
सोडियम 403 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 12 ग्राम
फाइबर आहार 2 जी
प्रोटीन 41 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।)