嘉必优:国泰海通证券股份有限公司关于嘉必优生物技术(武汉)股份有限公司发行股份及支付现金购买资产并募集配套资金暨关联交易申请的审核问询函回复之核查意见

国泰海通证券股份有限公司
关于嘉必优生物技术（武汉）股份有限公司
发行股份及支付现金购买资产并募集配套资金暨关
联交易申请的审核问询函回复之核查意见
独立财务顾问
二〇二五年六月
上海证券交易所：
嘉必优生物技术（武汉）股份有限公司（以下简称“公司”“上市公司”或
“嘉必优”）收到贵所于 2025 年 4 月 9 日下发的《关于嘉必优生物技术（武汉）
股份有限公司发行股份及支付现金购买资产并募集配套资金暨关联交易申请的审核问询函》（上证科审（并购重组）〔2025〕7 号）（以下简称“问询函”），国泰海通证券股份有限公司（以下简称“国泰海通”“独立财务顾问”）进行了认真研究和落实，并按照问询函的要求对所涉及的问题进行了回复，现就相关事项回复如下。
除非文义另有所指，本问询函回复中的简称与《嘉必优生物技术（武汉）股份有限公司发行股份及支付现金购买资产并募集配套资金暨关联交易报告书（草案）》（以下简称“重组报告书”）中的释义具有相同涵义。
本问询函回复部分表格中单项数据加总数与表格合计数可能存在微小差异，均因计算过程中的四舍五入所形成。本问询回复的字体代表以下含义：
类别 字体
问询函所列问题 黑体（不加粗）
问询函所列问题的回复 宋体
对重组报告书的补充披露、修改 楷体（加粗）

目 录

1.关于交易必要性......3
2.关于交易方案......56
3.关于整合管控......92
4.关于收益法评估......118
5.关于市场法评估......195
6.关于收入增长......216
7.关于销售模式和客户......258
8.关于采购和供应商......284
9.关于成本和毛利率......323
10.关于合同负债和应收账款......340
11.关于其他问题......350
11.1 关于其他问题一......350
11.2 关于其他问题二......365
1.关于交易必要性
根据重组报告书和公开信息：（1）上市公司为生物产业链下游公司，标的公司为产业链上游的技术赋能型公司，能够借助其多组学技术服务平台及生物信息学平台，为上市公司提供底层关键技术支撑；（2）根据上市公司年度报告，上市公司目前已全面打通生物制造技术链条，细胞多组学研究平台当前已具备完善的细胞培养技术；（3）上市公司主要产品属于食品添加剂和食品配料，主要面向婴幼儿配方奶粉生产商等企业类客户，标的公司主要提供科研服务，主要面向科研院所的研究者（PI）等个人用户；（4）通过本次交易，上市公司与标的公司能够形成技术研发、市场资源、战略发展等多方面的协同效应；（5）通过并购整合完成后“技术服务+创新高价值分子挖掘+产品输出”一体化的产业服务平台，上市公司将在联合营销推广、个性化服务定制等方面充分满足客户需求；（6）标的公司目前已推出遗传病诊断试剂盒产品，主要应用于医疗检测。
请公司在重组报告书中补充披露：（1）在上市公司已全面打通生物制造技术链条并建立了细胞多组学研究平台的情况下，本次收购的必要性；（2）结合标的公司与上市公司在关键技术、主要原料、客户资源等方面的区别与联系情况，分析两家公司是否属于产业链上下游，并进一步论证本次交易是否为并购产业链上下游资产；（3）标的公司技术先进性及具体表征，相对主要竞争对手是否具有优势，本次交易是否有助于上市公司增强“硬科技”属性；（4）标的公司是否有为企业研发提供服务的经验，并结合上市公司研发生产过程中对组学技术的需求和实际使用情况，分析标的公司相关技术是否为上市公司所需的关键技术，本次交易是否有助于上市公司加速产品迭代或降低成本；（5）本次交易能够使上市公司更好满足客户需求的具体表现，联合营销推广、个性化服务定制等的可行性和实际落地安排；（6）结合标的公司科研服务业务、遗传病诊断试剂盒业务现状，以及上市公司对上述业务的发展规划，分析本次交易完成后上市公司业务发展方向，上市公司业务发展重点是否将发生较大变化，相关信息披露是否充分、准确；（7）结合上述问题，进一步论证本次收购是否有利于提高上市公司质量。

回复：
一、在上市公司已全面打通生物制造技术链条并建立了细胞多组学研究平台的情况下，本次收购的必要性
（一）组学技术及数据资源是生物制造产业从经验驱动升级为数据驱动的核心引擎
生物制造正处于从经验驱动向数据驱动、精准化方向转型的关键阶段，这一过程主要由人工智能、组学技术、生物数据资源、自动化系统等深度融合所推动。各类组学数据库为生物制造企业提供了从基因到蛋白质再到代谢物的全面数据，结合组学技术和人工智能，使得生物制造研发、生产过程精准化。
伴随组学技术在工业领域作用凸显，大型生物技术企业通过收购组学技术企业进行技术、数据、团队整合，提升技术能力。药明康德通过收购基因分析和生物信息公司 NextCODE，为诊断和治疗提供必要的测序数据分析等服务，有效增强了药明康德在生物制药研究和临床开发方面的服务能力。欧莱雅通过收购微生物组学研究公司 Lactobio，利用其微生物组专业知识和知识产权组合，开发安全有效使用活细菌的新型化妆品解决方案。
在此背景下，上市公司亟需相关技术升级和数据资源积累，补强生物制造平台技术，重塑研发和生产模式，实现战略升级发展。
（二）上市公司存在技术体系升级和组学数据资源积累的关键需求
上市公司以基于组学技术、基因合成、基因编辑等技术的合成生物学方法，以微生物合成方式生产各类高价值功能性分子。上市公司将组学技术应用于产品研发始于 2014 年，利用自有代谢组学技术研究发酵过程中的关键物质。公司后续陆续使用多组学技术进行了一系列的研究工作，如 2022 年通过外采转录组学技术服务并结合自有生信分析技术研究裂殖壶藻基因表达谱，通过委外合作方式利用宏基因组研究 HMOs 对肠道健康的影响。上市公司长期运用组学技术用于优质菌种选育、菌株发酵培养、功能新品开发等环节。优质菌种选育环节，上市
公司以大肠杆菌和枯草芽孢杆菌为底盘菌株，通过组学分析代谢路径，优化菌株生产母乳低聚糖。菌株发酵培养环节，上市公司在 DHA、ARA、β胡萝卜素等产品生产中以代谢组学分析代谢产物变化，调控发酵过程。功能新品开发环节，上市公司开展 SA、DHA、ARA、虾青素等功能分子在皮肤健康、宠物营养领域的功效和机理的研究，期望打开功能个护原料应用场景。
作为生物制造企业，上市公司在最前沿组学技术、多组学技术、组学数据库和组学研究人才队伍等方面存在升级需求。组学技术方面，上市公司目前较多使用基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学，由于组学数据库、组学分析工作流、质量控制体系相对不完善，在组学检测和分析准确度方面无法与专业组学技术服务公司媲美；同时，上市公司在单细胞组学、时空组学、多组学整合分析等前沿组学技术的积累较为薄弱。组学数据库方面，上市公司主要使用公共数据库，未形成组学分析的高标准数据库，尚不具备构建高标准组学数据库的能力。组学研究人才队伍方面，上市公司于 2023 年组建组学团队（目前团队人数为 7 人），研究人员较少，未形成强大的生物信息分析人才队伍，相关经验积累不足。
随着组学等技术发展，生物数据爆发式增长，同时 AI 等数据处理技术逐渐进化，利用生物数据驱动生物制造成为生物制造企业面临的重要课题。若上市公司通过自身构建组学技术体系、生物数据库、组学人才队伍等，以形成数据、算法等方面技术能力，将耗费较长时间。通过本次交易，上市公司将快速融合标的公司的数据资源、技术体系、技术团队，提升多组学研究能力、垂直领域数据库构建和数据处理能力，运用组学技术持续高效赋能优质菌种选育、菌株发酵培养、功能新品开发等各个环节。
（三）基于技术体系升级、主营业务突破实施收购，契合长期发展战略
以组学技术和组学数据资源升级现有生物制造技术链条，实现主营业务突破是顺应合成生物学产业发展及上市公司战略发展的必然要求，仅采购相关组学技术服务无法满足上市公司战略需求。
1、突破数据资源壁垒，提升数据处理能力

（1）形成私域数据库资源
生物制造中，生物数据库主要用于收集、存储、管理和分析大量的生物数据，数据包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路、细胞反应以及环境条件等信息。生物数据库在生物制造研发、生产、产品应用等领域起到关键作用，为生物制造企业提供系统化数据支持。
公共数据库无法满足生物制造企业需求，实现竞争优势。现有公共数据库往往是基于公开研究文献整理所得，数据一致性和准确性无法得到保障，总体存在数据分散、数据混乱、数据质量差、重要数据缺失等一系列问题。上市公司在数据库精准构建方面亦缺乏相关人才队伍和经验，无法形成自有私域数据库。
标的公司具备丰富的生物数据库资源。随着生物制造技术的进步，全面、高效的数据库成为发展关键。标的公司现有基因组数据库、蛋白组数据库、代谢组数据库、微生物组数据库以及单细胞组数据库等均基于统一数据标准和质量控制方式，数据统一性和准确性较高，信息较为完善。例如代谢组数据库方面，标的公司自建功能代谢组数据库，总库容量为 500,000+个，不仅包含代谢物名称、分子式、分子量、CAS 号等基础信息，还涵盖了代谢物相关的大量功能信息，包括 18,000+条代谢物-代谢通路关联信息、1,560,000+条代谢物-疾病-文献关联信息、4,800+条代谢物-生理效应关联信息、98,000+条代谢物-酶关联信息和 75,000+条代谢物-生物体定位关联信息以及 24,000+条代谢物-OMIM 关联信息。本次交易后，上市公司可有效整合标的公司组学数据库资源，为研发、生产提供数据基础。
（2）提升生物数据处理能力
上市公司对自身生物制造过程中全链条数据未充分利用，亟需建立多维数据处理能力体系。生物制造过程中，细胞工厂将原料转化为目标产物，这一过程产生大量生物数据。通过将生物制造全链条数据标准化，确保数据准确性和可比性，并高度集成整合基因、蛋白、代谢、环境等多层次多源数据，能全面提升上市公司研发生产效率。标的公司拥有强大的计算资源能力、丰富的数据处理经验和充足的生物信息研发人才，能有效提升上市公司生物数据处理能力。

2、长期促进技术迭代升级，降低长期研发成本
上市公司期望通过多组学技术全面升级生物制造技术体系，实现平台化技术整合，提升优质菌种选育、菌株发酵培养、功能新品开发等环节研发生产效率。为保障上市公司长期竞争力，优质菌种选育、菌株发酵培养等环节均需持续升级优化，只有整合标的公司研发队伍与技术平台，将样本处理技术、数据解析技术和算法技术与上市公司现有平台技术融合，才能形成闭环研发体系，实现技术迭代升级。
同时，“干湿结合”能大大缩短上市公司研发周期，降低长期研发成本。上市公司在以往研发过程中，大量使用“湿实验”进行研发，即在菌种开发、发酵工艺优化到产品质量控制等各个环节，利用菌株培养分离实验、菌株抗逆性测试实验、代谢通路验证实验、发酵参数控制实验等，指导研发生产。“湿实验”耗时较长，成本较高，提高了上市公司研发周期和研发成本。“干实验”是指通过生物信息分析和 AI 等技术进行模拟设计、模拟发酵。以“干实验”快速锁定目标基因、目标分子结构，并以“湿实验”进行验证，避免盲目试错，能有效缩短上市公司研发周期，降低长期研发成本，提升市场竞争力。
3、核心菌种信息保密条件下，加速优质菌种选育