ল্যাম্ব রেসিপি এর সাত ঘন্টা রোস্ট লেগ

পরের বার আপনি রান্না করা ভিতরে একটি drizzly দিন ব্যয় করতে চান মেষশাব্য রেসিপি এর এই সুস্বাদু, স্নেহপূর্ণ ক্ষার পায়ে চেষ্টা করুন। এটি রান্না করার জন্য সাত ঘন্টা লাগে কিন্তু আপনি এটি উপর দাঁড়ানো প্রয়োজন নেই, এটি ওভার মধ্যে পপ এবং এটি শুধুমাত্র একটি সময়ে সময় উপর এটি ঢালাই প্রয়োজন।

হৃৎপিণ্ডে শাক-সবজি, শাকসব্জী ও আহারের সাথে মজাদার, মেষশাবকের এই লেজটি ভিজানো হয় যতক্ষণ না এটি পতিত-পৃথক্ টেন্ডার। বিস্ময়কর সুবাস মেষশাবক এবং সবজি তৈরি হিসাবে তারা দূরে রোস্ট তোলে এই মার্জিত, এখনও গৃহপালিত, এটি হিসাবে পরিবেশন করা হিসাবে রান্না করা হিসাবে থালা হিসাবে আনন্দদায়ক তোলে।

আপনি কি প্রয়োজন হবে

এটা কিভাবে

  1. একটি ধারালো ছুরি দিয়ে, 1/2-ইঞ্চি গভীর গর্ত মেষশাবক এর লেগ পৃষ্ঠের সমানভাবে ছিন্ন বিচ্ছিন্ন। গর্ত মধ্যে রসুনের cloves এর লাঠি সন্নিবেশ করুন। জলপাই তেল, সমুদ্রের লবণ, রোজমারী, থিমম, ঋষি ও কালো মরিচ মেশান।
  2. মুরগির পেস্ট দিয়ে মাংসের পৃষ্ঠকে ঘষা দিন এবং মেষশাবকের একটি বড় ডালিম ওভেনের পা রাখুন। প্যানের পাশে সাদা দ্রাক্ষারটি সাবধানে রাখুন; মাংসের উপর আংগুর-রসের আধিক্য পালন করার জন্য মাংসের উপর আংগুর-রস কাটানো এড়িয়ে চলুন। 2 ঘন্টা জন্য মেষশাবক এর লেজ refrigerate, প্রতি 30 মিনিট একবার বাঁক।
  1. ২75 টন পেঁয়াজ গরম করে নিন। ডিমের ভেতরটি preheated ওভেনে রাখুন এবং মেষশাবক এবং মারিনাডের সাথে 1 কাপ পানি ঢেকে দিন, 3 ঘণ্টার জন্য পান করুন। প্যান উন্মোচন এবং roasting সবজি রাখুন, মেষশাবক পক্ষের চারপাশে, লবণ এবং মরিচ সঙ্গে ছিটিয়েছি।
  2. 4 ঘন্টা জন্য মেষশাবক এবং সবজি জন্য পায়ে roasting চালিয়ে যান, মাংস সহজে হাড় বন্ধ হয়ে না হওয়া পর্যন্ত, কখনও কখনও গুঁতা। ভেড়ার বাচ্চা এবং সবজি একটি ভেষজ পাত্র এবং একটি 15 মিনিটের জন্য বিশ্রাম করার অনুমতি দিন। রোস্ট মেষশাবক বিশ্রামের সময়, প্যান রস দিয়ে চিনি এবং প্রয়োজনে প্রয়োজনীয় কয়েক মিনিটের জন্য সিমরি করে। উষ্ণ প্যান রস দিয়ে কাটা বা কাটা কাটা সাত ঘন্টা ভেড়ার বাচ্চা লেব পরিবেশন করুন।
পুষ্টিকর নির্দেশিকা (প্রতি সেবা)
ক্যালরি 1210
মোট চর্বি 69 গ্রাম
সম্পৃক্ত চর্বি ২9 গ্রাম
অসম্পৃক্ত ফ্যাট 30 গ্রাম
কলেস্টেরল 319 মিলিগ্রাম
সোডিয়াম 1,800 মিলিগ্রাম
শর্করা 32 গ্রাম
খাদ্যতালিকাগত ফাইবার 5 গ্রাম
প্রোটিন 88 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।)