मेक्सिकन पैलेटस

यदि आप बड़े हो गए, जैसे कि कई अमेरिकियों ने बर्फ के रंगों को सिर्फ सफेद चीनी के बने होते हैं, लेकिन फिर एक दिन असली फल से भरा पलेता चॉक करने की कोशिश की, तो आप जान लेंगे कि जब हम कहते हैं कि मैक्सिकन शैली की पॉपसिकल एक है रहस्योद्घाटन।

हो सकता है कि मेक्सिको बर्फ पॉप का जन्मस्थान न हो (जिसका इतिहास थोड़ा अस्पष्ट है), लेकिन उस देश ने निश्चित रूप से इन जमे हुए खजाने को गंभीरता से लिया है। मजाकिया बात यह है कि, मेक्सिको में, "कारीगर" पैलेट एक नवीनता पेटी वस्तु नहीं है, बल्कि एक रोजमर्रा की घटना है। यहां तक ​​कि छोटे शहरों में एक पैलेटेरिया भी है , वह जादुई जगह जहां जमे हुए व्यवहार कई प्रकार के स्वादों में किए जाते हैं और उन ग्राहकों को बेचे जाते हैं जिन्हें इस अवसर पर खाने के लिए किस प्रकार की विविधता तय करने के लिए अपना समय लेना चाहिए।

सौभाग्य से, पैलेट बनाने के लिए बहुत आसान हैं , इसलिए जब आपका मौसम गर्म हो जाए, तो पॉपसिकल मोल्ड निकाल दें और अपने बैच को मिलाएं। हमारे मूल संस्करण से शुरू करें, फिर नुस्खा के नीचे सूचीबद्ध विविधताओं के साथ शाखा बनाएं।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. फलों, चीनी, पानी, और नींबू का रस आधा ब्लेंडर में रखें और चिकनी होने तक मिश्रण करें।

  2. फल के दूसरे आधे पासा। चम्मच आइस पॉप मोल्ड में फिसल गया फल, फिर मिश्रित मिश्रण जोड़ें, विस्तार के लिए लगभग आधा इंच (लगभग एक सेंटीमीटर) हेडस्पेस छोड़ दें।

  3. मोल्ड को फ्रीजर में रखें और अपने व्यवहार को पूरी तरह से फर्म करने के लिए कम से कम 6 घंटे की अनुमति दें। यदि आपके मोल्डों में अंतर्निहित पॉपसिकल स्टिक नहीं है (या आप पेपर कप या मोल्ड के रूप में कुछ अन्य ग्रहण का उपयोग कर रहे हैं), तो अपने पॉप को फ्रीजर से लगभग एक घंटे बाद ले जाएं और लकड़ी के छल्ले को स्लैश मिश्रण में डालें; फ्रीजर पर लौटें।

बेसिक मैक्सिकन पलेता पर बदलाव

इस इलाज के लिए मूल नुस्खा को कई तरीकों से tweaked किया जा सकता है यह भी मजाकिया नहीं है। यहां अपने स्वयं के रचनात्मक रस बहने के लिए कुछ विचार दिए गए हैं (और फिर ठंड लगाना):

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 55
कुल वसा 0 जी
संतृप्त वसा 0 जी
असंतृप्त वसा 0 जी
कोलेस्ट्रॉल 7 मिलीग्राम
सोडियम 1 9 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 13 ग्राम
फाइबर आहार 0 जी
प्रोटीन 1 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।)