दक्षिणी फ्राइड चिन्ता Cornmeal बटर संग

यो चिंराटको नुस्खामा, ठूलो चिन्ता अण्डा, दूध, मसाले र आटाको तल्लो भागमा गहिरो त्रसित भएको तेलमा ब्रेकिएको छ। यस तलामा चिन्ताको स्न्याकको रूपमा लिनुहोस् वा अद्भुत लंच वा रातो खाने को लागि फ्रिज संग सेवा गर्नुहोस्। कुक चिंराउनको लागि हाम्रो सबैभन्दा ठूलो 20 ठूला-चिसो तरिकाहरू

मैले ठूलो चिन्ता प्रयोग गरें, तर अतिरिक्त ठूलो र जम्बो उत्कृष्ट छनौट हुनेछ। वैकल्पिक सत्रहरू र थपका लागि केही विचारहरूको लागि सुझावहरू र विविधताहरू हेर्नुहोस्।

पाउन्ड प्रति चिन्ता गणना र सर्भर आकार हेर्नुहोस्

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

यदि चिन्ता जमेको हुन्छ, ठोक्नुहोस्। मैले तिनीहरूलाई एक कलरडरमा राखे र तिनीहरूलाई ठंडे पानी चलाएँ।

चिहान सहित चिन्ता छील। Devein गर्न को लागि, एक सानो, तीव्र चल्ने प्रत्येक चिंराट को पछाडि तल। अँध्यारो नस बाहिर निकाल्नुहोस्। तपाईं यसलाई ढोकाउन वा चाकूको टिपको साथ नस को भाग स्क्रैप गर्न सक्छ।

1 1/2 चम्मचको नुन र कालो मिर्चको साथ सिजनको चिन्ता; 10 देखि 15 मिनेटसम्म कोठाको तापमानमा उभौं।

एक कटोरामा बिस्तारै अण्डाले क्रीम वा सुँगुर सम्म दूधको साथ। Cornmeal, आटा, बेकिंग पाउडर जोड्नुहोस् र नमक को 1/4 चम्मच बाँकी; जब सम्म बल्लेबाज राम्रो संग मिश्रित र सुचारू हुन्छ हलचल। यदि ब्याट्री धेरै मोटो हुन्छ भने थप दूध वा क्रीम जोड्नुहोस्।

गहिरो फ्राइर वा गहिरो, भारी प्यानमा सब्जीको तेलको 1 कोटामा राख्नुहोस्। तेल 350 डिग्री एफ।

ब्याट्रीमा तयार चिन्ता जोड्नुहोस् र तिनीहरूलाई राम्रोसँग कोट गर्न हल गर्नुहोस्।

जब तेल 350 डिग्री फारेजसम्म पुग्छ, त्यहाँ धेरै चिन्तालाई गहिरो, तातो चियामा सावित पार्नुहोस्। ओभरक्राउड नगर्नुहोस्। धेरै चिन्ता थप्दै तापमानको कारणले बढ्न सक्छ, यसको परिणामस्वरूप तेलको कोटिंग।

हल्का सुनहरा भूरी सम्म त, लगभग 2 देखि 4 मिनेट सम्म।

4 सर्भर बनाउँछ।

सुझावहरू र परिवर्तनहरू

तपाईं यो स्वादिष्ट चिन्ता स्क्रैपी जस्तै , यो दक्षिणी अचारित चिन्ता , वा यी सजिलो चिन्ता केक जस्तै यो ढिलो कुकर लसुन चिन्ता चिन्ता तयार गर्न अर्को आश्चर्यजनक तरिका हो।

पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 289
कुल मोटा 13 g
पागलिएको बोसो 5 g
असंतृप्त फैट 5 g
कोलेस्ट्रॉल 251 मिलीग्राम
सोडियम 1,433 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 30 जी
आहार फाइबर 3 जी
प्रोटिन 14 जी
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)