Masala चिकन Quesadillas

मसाला चिकन क्युसुडाला फ्यूजन खानाको एक उत्कृष्ट उदाहरण हो। यो एक अवधारणा हो जुन म प्रायजसो मेरो भान्सामा प्रयोग गर्दछु ... एक व्यञ्जन (अर्को देशबाट) लिन्छौं जुन हामी परिवारको रूपमा प्रेम गर्छौ र फरक फरक पार्छौ ... यसमा एक भारतीय मोडिदिनु पर्छ। परिणाम सधैं स्वादिष्ट हुन्छ!

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

1. डुब्नको लागि: दही र खट्टा क्रीम सँगै एक कटोरामा मिलाउनुहोस् र सुचारु सम्म सँगसँगै बिस्कनुहोस्।

2. अब कटा टकसालका पत्तिहरू, चिसो ककड़ी, ज्वरो पाउडर, रातो मिर्च पाउडर, चिनी र नमकमा नमक जोड्नुहोस् र मिश्रण गर्न राम्रो तरिकाले मिश्रण गर्नुहोस्। फ्रिजमा भर्खरै आवश्यक पर्दछ।

3. मसाला चिकन बनाउन: तेललाई गहिरो पारामा मध्यम तापमा गरम गर्नुहोस्। जब तातो, एक मिनेटको लागि cumin बीज र sauté थप गर्नुहोस्।

4. कटा हुआ प्याज जोड्नुहोस् र नरम सम्म तलना गर्नुहोस्। लसुन र अदरक टाँसहरू र एक मिनेटको लागि तलना थप्नुहोस्। अब मसाला (मसाला-प्याज मिश्रण) बाट तेल सुरु हुने बेलामा सबै मसाले पाउडरहरू ( गेराम मसला सहित) र त्रास थप्नुहोस्।

5. चिकन खराबी अब र खैरो जोड्नुहोस्, धेरै पटक हिउँदिरहन्छ।

6. जब चिकन भुइँमा छ, टमाटर र नमकमा स्वाद थप गर्नुहोस्। राम्रो हलचल र 1/2 कप पानी जोड्नुहोस्। कुक नभएसम्म कुकुर त्यहाँ यस चरणमा लगभग कुनै गोरखा हुनुपर्छ। कुक नभएसम्म सबै भत्किन्छ। पछिको लागि अलग राख्नुहोस्।

7. Quesadillas को इकट्ठा गर्न को लागि: एक प्लेट मा एक tortilla ले र यसलाई टकसाल-कमान्डर Chutney मा फैल्यो। व्यक्तिगत छनौटको कुरा कति हो।

8, अब पकाएको चिकनको लगभग 4-5 वटा थम्बनेल थप्नुहोस् र आधा थ्रेसिल्लामा फैलिएको छ। ग्रेटेड क्रिडिडर पनीरसँग छिडाउनुहोस् - प्राथमिकता अनुसार। आधा आधा।

9। यस चरणमा, तपाईं स्यान्डविच टोस्टरमा 'टोस्ट' tortilla वा पनीर पिघ्न नभएसम्म स्टोवमा तातो प्यानमा राख्न सक्नुहुन्छ।

10. जब सबै तुरुन्तै माथिको रूपमा गरिन्छ, प्रत्येक एक त्रिकोण मा कटौती गर्छ र सेवा गर्दछ जब सम्म दही-ककडीर डुबको साथमा तपाईले पहिले बनाउनु भयो। उत्तम परिष्करण स्पर्शको लागि साल्सा थप्नुहोस्!

पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 1772
कुल मोटा 70 g
पागलिएको बोसो 26 जी
असंतृप्त फैट 22 जी
कोलेस्ट्रॉल 124 मिलीग्राम
सोडियम 3,45 9 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 215 g
आहार फाइबर 17 जी
प्रोटिन 68 g
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)