पोर्क कलेट पकाउनुहोस्

यो पोर्क कटलेट नुस्खा बनाउन सजिलो छ र एक क्लासिक सेतो ग्रेवा संग स्वादिष्ट सेवा गरिन्छ।

यो पोर्क कटलेट नुस्खाको लागि, म एक क्रिसमस जापानी प्रकारको ब्रेकक्रम्ब प्रयोग गर्दछु जुन Panko भनिन्छ। यहाँ मानक रोटी गर्ने प्रक्रियामा डेमो छ।

यो पोर्क कटलेट नुस्खाको साथ सरल सेतो गोभी अनिवार्य रूपमा क्लासिक बेकमेल सॉसमा भिन्नता हुन्छ।

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

  1. एक मासुको कुखुरा वा केही अन्य भारी वस्तुको साथ, पोर्क कटलेटहरू च्याप्नु नसक्नुसम्मसम्म उनीहरु लगभग मोटी हुन्छ।
  2. एक उचाइ डिशमा, 1 कप रगत, पेपरिका र नुन जोड्नुहोस्।
  3. सागरको आटा, अण्डा, र तीन अलग उछालका प्यान्स वा बर्तनमा पेन्को तयार छ।
  4. प्रत्येक पोर्क कलेटको लागि, पहिला यो आटामा खानुहोस्, त्यसपछि यसलाई अण्डामा डुबाउनुहोस्, र अन्तमा, यसलाई पेन्कोमा कोट गर्नुहोस्। ( मानक रोटी गर्ने प्रक्रिया हेर्नुहोस्।) 15 मिनेटको लागि क्रिल।
  1. एक भारी तल तल्लो सटमा तेल को बारे मा ¼ इंच को ताप। जब पानोको केही टुक्रा फ्याँक्दा तेलमा फसेको छ, यो तातो छ।
  2. एक मिनेट वा दुईको लागि सुँगुर भून सम्म सम्म सुँगुर भूरा सम्म पोर्क कटलेट फ्रयाउनुहोस्। फ्लिप र दोहोर्याउनुहोस्। यदि तपाईंको प्यान सानो छ भने, बैचमा काम गर्नु भन्दा सट्टा प्यान ओभर्रोड गर्नुहोस्।
  3. पोर्क काट्लेटहरू हटाउनुहोस्, पेपर तौलिएमा थप तेल खान्नुहोस् र तपाईले सेतो गुरुङ्ग बनाउनुहुने तातो राख्नुहोस्।
  4. प्यानबाट सबै टाँस्नुहोस् तर तेलको लगभग 1 टिबी। अँध्यारोमा हलचल नहोस् जब सम्म त्यो टाँस्छ। एक मिनेट वा दुईको लागि कम देखि मध्यम गर्मी को लागि हीट, अक्सर उत्तेजित।
  5. यसबाहेक, दूधलाई तातो नपनाउनुहोस्, तर यो फोडा नदिनुहोस्।
  6. जब दूध गर्म छ, बिस्तारै यसलाई यसलाई आटा मिश्रणमा हिंड्नुहोस् र मध्यममा उचालो बढाउनुहोस्।
  7. त्यसोभएको गोरालाई नपनाउनुहोस् वा लगभग पाँच मिनेट सम्म। यदि आवश्यक भएमा दूधको मोटाई थप दूधको साथ मिलाउनुहोस्। कोसर नमक र उदार जमीनको काली मिर्च संग स्वादको स्वाद।
  8. सेतो गुरुङको साथ पोर्क कटरहरू रस गर्नुहोस् र छिटो सेवा गर्नुहोस्।
पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 887
कुल मोटा 37 g
पागलिएको बोसो 13 g
असंतृप्त फैट 15 जी
कोलेस्ट्रॉल 232 मिलीग्राम
सोडियम 1,830 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 65 g
आहार फाइबर 6 g
प्रोटिन 69 जी
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)