গুয়াজানিস ভাজা বেক রেসিপি

এই রেসিপিটি গ্রীনিস ফ্রাইং বেক নামে পরিচিত একটি প্রথাগত প্রকারের ভাজা ঘনত্বের জন্য। তারা ত্রিনি বেক, বেক বেক, এবং ভাসা নামেও পরিচিত।

এটি একটি পেঁয়াজ বলা হয়, যদিও এটি একটি চুলা মধ্যে রান্না করা হয় না। পরিবর্তে, এটি গভীর-ভাজা হয়। তলপেটের সম্ভবত তাদের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত নাম কারণ একবার তেলের মধ্যে, আঠাটি ভূপৃষ্ঠের ভাসমান এবং পুষ্প আপ।

বেক এবং শক বা ভাজা লবণ মাছের জন্য সবচেয়ে সাধারণ সঙ্গী হয়।

আপনি কি প্রয়োজন হবে

এটা কিভাবে

  1. একটি বড় বাটি মধ্যে, একসঙ্গে ময়দা একসঙ্গে ময়দা, বেকিং পাউডার, লবণ, চিনি, এবং ঐচ্ছিক দারুচিনি পর্যন্ত পুঙ্খানুপুঙ্খ মিশ্রিত।

  2. ময়দা মিশ্রণে ময়দা গুঁড়ো

  3. একটি নরম কড়াই তৈরি করার জন্য পর্যাপ্ত পানি যোগ করুন, এক সময়ে 1 চামচ। যখন আধা একসাথে আসে, 2 থেকে 3 মিনিটের জন্য গুঁড়ো। অল্প তেল দিয়ে আধা কেজি ঘষে এবং বিশ্রাম দিন, অন্তত 30 মিনিটের জন্য ঢেকে রাখুন।

  4. 1 মিনিট বিশ্রামে আধা কেজি গোছা এবং তারপর আধা কেজি 10 টুকরো টুকরো করে দোলাতে বলুন।

  1. একটি গভীর প্যানের মধ্যে তেল গরম করুন এবং 350 ডি পর্যন্ত আসা যাক। তেল গরম হওয়া উচিত কিন্তু স্পষ্টতই ধূমপান ছাড়াই নয়।

  2. 3 টা 1/2-এর 4 ইঞ্চি চেনাশোনাতে এক টুকরো মালকড়ি গরম তেল যাও ময়দা যোগ করুন আঠা ডুবি উচিত এবং 2 সেকেন্ডের মধ্যে প্যানের শীর্ষে ভাসমান শুরু। একটি দীর্ঘ পরিচালিত পাত্র চামচ ব্যবহার করে, আধা কাপ উপরে চামচ তেল যাতে এটি ফুঁতে চলতে। যত তাড়াতাড়ি এটি সম্পূর্ণরূপে ফুঁ, এটি উল্টানো উপর ফ্লিপ। আপনি লক্ষ্য করবেন যে এটি বুদ্বুদ হতে শুরু করে এবং প্যানের চারপাশে সরানো নীচের অংশটি সুন্দরভাবে browned পর্যন্ত রান্না করা যাক।

  3. একটি slotted চামচ ব্যবহার করে, অতিরিক্ত তেল বন্ধ নিষ্কাশন প্যান থেকে স্যাকেট অপসারণ। একটি কাগজ তোয়ালে রাখার জন্য রেখাযুক্ত বাটি মধ্যে রাখুন।

  4. সমস্ত বেকিং ভাজা হয় পর্যন্ত প্রক্রিয়া পুনরাবৃত্তি।

  5. ভাজা হাঙ্গর বা ভাজা (sautéed) লবণ মাছ দিয়ে পরিবেশন করুন হিসাবে বা পনির, মাখন, হ্যাম, জ্যাম, বা জেলি সঙ্গে খাওয়া

আপনি এছাড়াও ভালো লেগেছে

পুষ্টিকর নির্দেশিকা (প্রতি সেবা)
ক্যালরি 57
মোট চর্বি 2 গ্রাম
সম্পৃক্ত চর্বি 1 গ্রাম
অসম্পৃক্ত ফ্যাট 1 গ্রাম
কলেস্টেরল 3 মিলিগ্রাম
সোডিয়াম 337 মিলিগ্রাম
শর্করা 8 গ্রাম
খাদ্যতালিকাগত ফাইবার 1 গ্রাম
প্রোটিন 1 গ্রাম
(আমাদের রেসিপি উপর পুষ্টি তথ্য একটি উপাদান ডাটাবেস ব্যবহার করে গণনা করা হয় এবং একটি অনুমান বিবেচনা করা উচিত। পৃথক ফলাফল পরিবর্তন হতে পারে।)