一 事件描述 2013 年 10 月 23 日, 中恒集团第七届董事会第二次会议审议通过了 关于广西梧州中恒集团股份有限公司与北京大学签订科研合作协议的议案 公司同意十年内向北京大学提供不超过 1 亿元的合作科研经费, 第一年为 1000 万元, 以后每年按北京大学的研究进度和经费预算, 提供不超过

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1 证券研究报告 / 公司点评报告 2014 年 07 月 10 日 中恒集团 (600252) 强烈推荐行业 : 中药 合作研发单细胞测序癌症早期诊断, 充实后续研发梯队 近期, 投资者对基因测序技术表现出极大的热情, 中恒集团与北京大学合 作的 单细胞测序癌症早期诊断 项目也引起了广泛关注 本项目是公司同顶 尖研究机构合作研发的重大举措, 未来可能为公司提供单细胞测序和癌症诊断 领域世界领先的知识产权, 有望改变公司研发实力弱的形象 投资要点 : 主要事件 : 中恒集团十年内向北京大学提供不超过 1 亿元的合作科研经费 专项用于支持单细胞测序癌症早期诊断的研究 中恒集团将和北京大学共 享谢晓亮及其团队在北大生物动态光学成像中心科研成果的知识产权 最前沿的单细胞全基因组扩增技术 谢晓亮团队研发了世界最前沿的 MALBAC 技术, 效果远超目前广泛应用的全基因组扩增技术 单细胞癌症早期诊断 利用外周血循环肿瘤细胞进行单细胞基因组测序实 现非侵入式低伤害诊断 相比传统诊断技术, 可以清晰准确地描述癌症的 具体亚型, 精确判断及定位癌症的原发灶和转移灶, 实现癌症的早期诊断, 还可以应用于个体化靶向治疗及耐药性监控, 极具应用前景 高通量集成微流控芯片 研发高通量集成微流控芯片用于单细胞分选 捕 获和全基因组与转录组扩增, 发展单细胞技术的医疗诊断应用 核心人物 & 核心技术提供成功保障 本项目的领军人物是世界知名的顶尖 专家, 并且掌握了先进的关键基础核心技术, 本项目所研究的内容是他们 原有优势研究领域的自然延伸, 这有力保障了项目成功的可能性 维持 强烈推荐 评级 本项目的实施有望将来为公司提供有广阔应用前 景的知识产权, 充实公司后续研发梯队 本项目短期不会对公司业绩造成 影响, 但将促进公司估值修复 预测 14~16 年 EPS 为 , 维持强烈推荐评级 风险提示 : 研发进展不达预期, 研发成果无法产业化 主要财务指标 单位 : 百万元 E 2015E 2016E 营业收入 收入同比 (%) 105% 28% 20% 15% 归属母公司净利润 净利润同比 (%) 9% 30% 32% 25% 毛利率 (%) 80.7% 82.5% 84.3% 85.8% ROE(%) 20.1% 21.8% 23.5% 23.9% 每股收益 ( 元 ) P/E P/B EV/EBITDA 资料来源 : 中国中投证券研究总部 作者 署名人 : 张镭 S zhanglei@china-invs.cn 参与人 : 池陈森 S chichensen@china-invs.cn 6-12 个月目标价 : 当前股价 : 评级调整 : 基本资料 维持 总股本 ( 百万股 ) 1,092 流通股本 ( 百万股 ) 1,092 总市值 ( 亿元 ) 131 流通市值 ( 亿元 ) 131 成交量 ( 百万股 ) 8.97 成交额 ( 百万元 ) 股价表现 20% 10% 0% -10% -20% -30% 相关报告 中恒集团中药上证指数 2013/7/ /10/ /1/ /4/11 中恒集团 : 血栓通高增长持续, 降价影 响或小于预期 请务必阅读正文之后的免责条款部分

2 一 事件描述 2013 年 10 月 23 日, 中恒集团第七届董事会第二次会议审议通过了 关于广西梧州中恒集团股份有限公司与北京大学签订科研合作协议的议案 公司同意十年内向北京大学提供不超过 1 亿元的合作科研经费, 第一年为 1000 万元, 以后每年按北京大学的研究进度和经费预算, 提供不超过 1000 万元, 专项用于支持北京大学生物动态光学成像中心谢晓亮教授及其团队进行单细胞测序癌症早期诊断的研究, 至项目完成时停止提供合作科研经费 中恒集团将和北京大学共享谢晓亮教授及其团队在北京大学生物动态光学成像中心科研成果的知识产权 ; 如转让, 中恒集团享有同等条件下的优先权, 且转让所得按 5:5 比例分成 单细胞测序癌症早期诊断项目主要研究内容包括两个方面 : (1) 利用癌症病人外周血循环肿瘤细胞进行单细胞癌症基因组分型及化疗效果评估的非侵入式低伤害诊断 (2) 研发高通量集成微流控芯片用于单细胞分选 捕获和全基因组与转录组扩增 二 项目简介 2.1 单细胞测序 2013 年, 科学 杂志(Science) 将单细胞测序列为年度最值得关注的六大领域榜首 2014 年 1 月 自然 方法学 (Nature Methods) 上发表年度特别报道, 将 单细胞测序 的应用列为 2013 年度最重要的方法学进展 单细胞全基因组测序技术是在单细胞水平采取高质量的全基因组扩增与测序相结合的一项新技术, 和以往将细胞混合起来对组织进行测序的方法不同, 它挑战基因组测序的平均法则 以往的混合细胞测序方法也能够得到全基因组序列信息, 但是其存在两个缺陷 : 一方面, 测序所需的样品量较大, 一般为 mg 级 ; 另一方面, 由于细胞之间存在很大的异质性, 对群体样品或混合样品进行研究得到的结果只是一群细胞中信号的平均值, 或者只代表其中占优势数量的细胞信息 而单细胞全基因组扩增技术的出现解决了这两大问题 图 1 单细胞测序对比混合细胞测序的优势 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2/12

3 资料来源 : 中国中投证券研究总部 单细胞测序技术与混合细胞测序不同之处在于, 由于样本中 DNA 含量极少, 需要对筛选出的样本细胞进行全基因组扩增 (Whole Genome Amplification, WGA) 全基因组扩增技术是一种对全部基因组序列进行非选择性 均匀扩增的技术, 其目的是在没有序列偏向性的前提下大幅增加 DNA 的总量 图 2 单细胞测序 混合细胞测序技术路线对比 资料来源 : 中国中投证券研究总部 从方法学角度来看, 获得高覆盖率高保真性的全基因组扩增产物是准确全面的测序结果的保障, 但一般使用的 扩增 方法并不完美 常用的 WGA 技术主要分为两种类型 : 一是基于热循环以 PCR 为基础的 WGA 技术, 如简并寡核苷酸引物 PCR (Degenerate oligonucleotide primer PCR, DOP-PCR) 连接反应介导的 PCR (ligation mediated PCR, LM-PCR) 扩增前引物延伸反应 (Primer extension preamplification, PEP) 等 ; 二是基于等温反应不以 PCR 为基础的 WGA 技术, 如多重置换扩增 (Multipledisplacement amplification, MDA) 和基于引物酶的全基因组扩请务必阅读正文之后的免责条款部分 3/12

4 增 (Primase-based whole genome amplification, pwga) 然而这些技术存在的一个缺点是 : 对于极微量样品进行全基因组扩增时, 基因组的某些部分相比另一些会生成更大量的拷贝, 这一问题被称作扩增偏倚 (amplification bias), 这会导致基因组最少拷贝的区域淹没, 从而无法检测到它们 因此, 以往的单细胞测序只能覆盖基因组的大约 40%, 最多大约 70% 由谢晓亮研究组研发的一项专利技术 多次退火环状循环扩增技术 (Multiple Annealing and Looping Based Amplification Cycles,MALBAC) 为此提供了解决之道 在 MALBAC 中, 首先分离出来自单细胞的 DNA, 然后添加称作引物的短 DNA 分子 这些引物可与 DNA 的随意部分互补, 从而使得它们能够附着到 DNA 链上, 充当 DNA 复制起点 这些引物由两个部分构成 一个包含 8 个核苷酸的粘性部分变化多样, 可与 DNA 结合, 再加上一个包含 27 个核苷酸的共同序列 这一共同序列通过将自身掺入到新拷贝链, 从而自身成环, 防止了过度拷贝, 从而大大地降低了扩增偏倚 利用这种方法, 可以完成高达 93% 的基因组测序 图 3 MALBAC 技术 请务必阅读正文之后的免责条款部分 4/12

5 来源 : 生物探索 中国中投证券研究总部 与其他 WGA 技术相比,MALBAC 主要有以下优势 :1) 降低 PCR 扩增偏倚, 使 得单细胞中 93% 的基因组能够被测序 这种方法使得检测单细胞中较小的 DNA 序列变 异变得更容易, 因此能够发现个别细胞之间的遗传差异 2) 灵敏度高 : 单细胞 单染 色体或 0.5pg 的基因组 DNA 即可进行扩增 3) 扩增均匀性显著优于其它技术 4) 扩 增产物用途广泛 : 可用于二代测序 微阵列 qpcr 基因克隆 表 1 全基因组扩增方法比较 WGA 方法 MALBAC MDA DOP-PCR PEP 最低 DNA 模板量 0.5pg 1000pg 1000pg 1000pg 单细胞或单染色体 基因组覆盖度 约 90% 约 70% 约 50% 约 40% 等位基因 dropout 概率 <10% 高达 50% - - 扩增前后的偏倚倍数 适宜的下游应用 二代测序芯片检测 qpcr CNV 分析 SNP 分析常规 PCR 常规 PCR 二代测序 常规 PCR 不适宜的下游应用 无 CNV 分析 CNV 分析 二代测序 芯片检测 qpcr 资料来源 : 生物探索 中国中投证券研究总部 常规 PCR CNV 分析二代测序芯片检测 qpcr 应用 MALBAC 专利技术的谢晓亮研究组, 掌握了单细胞测序最前沿的技术, 可以 结合二代测序技术对单细胞样本进行 CNV 分析 SNP 分析等基因组分析 2.2 单细胞测序肿瘤早期诊断 癌症是我国城乡居民的首要致死疾病, 我国每年癌症新发 350 万人, 死亡 250 万人 对于许多癌症而言, 早期病人的治愈率可以高达 80%; 大多数是由于没有在癌症发生早期得到有效诊断与治疗 此外, 由于癌症发病隐匿, 确诊时 70% 以上为局部晚期和晚期, 失去手术治疗机会 内科治疗或联合放疗是主要的治疗方式, 然而肿瘤复发转移和耐药是治疗癌症的两大瓶颈 合理的用药首先依赖于对于癌症病人癌组织的准确病理诊断和分型, 然而传统的方法依赖于侵入式诊断, 如活检 手术等, 容易对病人造成伤害, 并可能人为造成癌细胞扩散 而且作为细胞水平上的单克隆疾病, 肿瘤源于单细胞基因组变异, 导致癌症组织内具有明显的异质性 传统的癌症研究手段和临床诊断方法, 很难清晰准确地描述癌症的具体亚型, 很难精确判断及定位癌症的原发灶和转移灶, 也很难实现癌症的早期诊断 本项目研究利用癌症病人外周血循环肿瘤细胞进行单细胞癌症基因组分型及化疗效果评估的非侵入式低伤害诊断 请务必阅读正文之后的免责条款部分 5/12

6 循环肿瘤细胞 (Circulating Tumor Cell, CTC) 是肿瘤发生远处转移的必经步骤, 早在 1896 年, 澳大利亚籍医生 Ashworth 便从癌症病人血液样品中观察到了 CTCs 的存在 在肿瘤转移过程中, 癌细胞从原发肿瘤脱落, 进入血液或淋巴循环系统, 其中一些具有高度转移潜能的肿瘤细胞在循环系统中存活下来, 成为 CTC, 并进一步发展为远端器官转移肿瘤 研究发现, 在很多癌症的早期, 已经可以在血液中检测到 CTCs 对于肿瘤的常规检测手段来讲, 例如影像学, 肿瘤在小于一公分的情况下, 医生也不认为它是异常 而很多肿瘤在一个毫米的情况下已经在血液里检查到 CTCs 图 4 循环肿瘤细胞 (CTC) 测序示意图 资料来源 :PNAS 中国中投证券研究总部 通过对癌症病人外周血中存在的 CTCs 进行基因组分析, 提供了一种可以用来进行癌症分型 化疗药物效果评估的低伤害诊断方式, 可以为疗效评价 预后判断以及个体化治疗提供及时可靠的依据 由于伤害较小, 可以对病人进行多次诊断和评估, 加强对癌症细胞分型变化, 耐药能力的监控, 改善治疗效果 目前利用 Cell Search 等仪器已经可以实现外周血中 CTCs 的捕获, 然而, 由于循环肿瘤细胞在病人外周血中存在的数量极其稀少, 对其进行基因组测序具有较大难度 谢晓亮组应用 MALBAC 成功实现了对于来自癌症病人外周血单个循环肿瘤细胞的全基因组扩增和深度测序 MALBAC 技术具有基因组扩增均匀, 覆盖率高等众多优势, 从而使得研究人员可以在单个细胞水平准确探测全基因组基因拷贝数变异 (CNVs) 和单核苷酸变异 (SNVs) 图 5 CTC 单细胞测序与传统癌症检测手段对比 请务必阅读正文之后的免责条款部分 6/12

7 资料来源 : 中国中投证券研究总部本项目的研究将利用 CTC 俘获和单细胞基因组测序技术, 围绕癌症分子靶向治疗和化疗 放疗中的系列热点和难点问题进行深入研究 实现对癌症患者外周血 CTCs 的准确分选 建立外周血 CTCs 实时 定量 动态 无创的分子检测平台, 克服组织标本可能存在的异质性, 对患者群体 疾病过程的基因变异在全基因组上准确定位和精确区分, 使不同的亚群患者靶向治疗获益最大化 ; 将某药物化疗有效与无效的患者, 以及初始治疗有效, 而后失败的患者的循环肿瘤细胞进行全基因组分析, 完善个体化靶向治疗敏感与耐药的分子预测体系 我们认为, 基于 CTC 单细胞测序的癌症早期诊断技术是极具应用前景的一项医疗技术 2.3 研发高通量集成微流控芯片用于单细胞分选 捕获和全基因组与转录 组扩增 对于医疗诊断应用而言, 单细胞的操纵面临许多困难 目前的单细胞研究高度依赖于操作者的熟练与细致程度 大多数操作不仅需要经过长期的训练, 而且还存在实验难以重现的问题, 减缓了实验进度 ; 同时, 许多操作都是在开放环境中进行, 操作过程时间长, 极难进行污染控制 ; 更严重的是, 常规实验器具的精度很难适用于单细胞的操控, 导致较大的系统误差, 以至于精细的定量结果掩盖在设备带来的噪音中 目前国际上已有一些机构开始采用新型的微流控器件, 结合光学成像分析, 进行单细胞测序的样品前处理 但是已有的极少数设备只适合于少量特定的实验 微流控技术是一种针对极小量 (10-9 ~10-18 升 ) 的流体进行操控的系统科学技术 微流控芯片是微流控技术实现的主要平台和技术装置, 其主要特征是容纳流体的有效结构 ( 通道 反应室和其他某些功能部件 ) 至少在一个维度上为微米级尺度 在这一尺度下, 流体的运动具有自己的特点, 与宏观尺度打不相同 随着半导体微加工工艺技术在微流控芯片制备中的广泛应用, 以及使用弹性材料多层构建等新技术的发展, 人们已经可以将多种功能性的元件和结构规模集成在一块几个平方厘米大小的芯片上, 即 集成微流控芯片 请务必阅读正文之后的免责条款部分 7/12

8 图 6 集成微流控芯片 资料来源 :Fluidigm 中国中投证券研究总部 项目计划集中研发一批用于单细胞分选 捕获和全基因组与转录组扩增的高通量集成微流控芯片 基于多层软蚀刻技术, 利用可控集成的微阀和微泵, 经过合理的芯片设计和操作, 结合高灵敏光学成像技术实现显微检测下精确控制单细胞的输入 分选 捕获和细胞裂解 基因组的制备与扩增以及最终产物的输出等试验集成在微流控芯片上的全过程 本研究将先实现单细胞和各种反应试剂及每一步的反应产物在芯片中可以定量 定速和定向地输送到纳升级反应微室中并隔绝不同样品之间可能发生交流而造成的交叉污染 并运用荧光定量 PCR 方法对结果进行分析和评估, 实时反馈到各项参数的调整中 在此基础上, 不断优化芯片的设计和精确制备的水平, 进一步提高芯片的通量, 通过计算机编程控制, 实现整个过程的实时监控和追踪的全自动化 同时可操作多个单细胞并分别收集每个产物以及珍贵的细胞样品和昂贵试剂的最低消耗 本项目的高通量集成微流控芯片若能研发成功, 将具有广阔的市场应用前景 美国 Fluidigm 是微流控芯片的领先企业, 虽然目前产品还只能用于少量的几个特定实验, 但 2013 年销售已达 7118 万美元, 同比增长 36% 三 优秀的领军人物和先进的关键基础核心技术提高项目成功的可能性 本项目的领军人物是世界知名的顶尖专家, 并且掌握了先进的关键基础核心技术, 本项目所研究的内容是他们原有优势研究领域的自然延伸, 这有力保证了项目成功的可 能性 3.1 优秀的领军人物 谢晓亮教授是世界知名的生物物理学家 化学家, 美国科学院院士 中组部 千人计划 专家, 现任美国哈佛大学终身教授 北京大学长江讲座教授 生物动态光学成像中心主任 出身于化学世家, 其父为北大化学与分子工程学院著名教授谢有畅 1999 年被聘为哈佛大学化学与生物系终身教授, 是该校仅有的两位中国大陆的终身教授之一 谢晓亮教授是单分子酶学的奠基人之一, 大幅发展改良了单分子荧光显微镜技术 谢晓亮教授发明了 MALBAC 技术, 极大地推动了单细胞测序的发展 请务必阅读正文之后的免责条款部分 8/12

9 黄岩谊教授是北京大学生物动态光学成像中心教授 北京大学微米纳米加工技术国家级重点实验室客座研究员 主要从事大规模微流控芯片技术 无标记显微成像技术和新型基因组测序技术研究 曾任国家 863 计划 新一代测序仪 重大专项总体专家组组长 3.2 先进的关键基础核心技术 微流控技术 : 微流控技术是本项目最为核心的技术之一, 是样品前处理芯片的基本立足点, 也是相应仪器的主要匹配技术 研究团队采用的微流控技术包括 : 通过多层 PDMS 软蚀刻技术制备的集成微阀芯片, 用于压力控制微反应器的状态并控制液体的输运和试剂的给入 ; 通过精密控制的压力驱动液体进样, 实现试剂更替 洗脱 产物收集等微升量级的液体操控 目前研究团队已经掌握了以上所需技术, 并不断进行改进, 尤其在微流控生物样品的操控与应用方面取得了丰富的经验与成果 微量核酸样品扩增技术 : 本项目所涉及的均为单细胞或者相当起始量的微量核酸, 传统的扩增方法均无法直接使用 研究团队已经掌握了独特的 在微流控体系中经过优化的单细胞转录组测序样品前处理扩增方法, 该方法可以从单个细胞内获取超过 70% 的 mrna, 具有很高的覆盖度和灵敏度, 在实验室内的初步实验已经获得很好的结果 ; 具有独特的 正在微流控体系中进行优化的单细胞全基因组无偏扩增方法 (MALBAC), 该方法可以从单个细胞内获取目前国际上最好的覆盖度和均匀度, 远超过目前广泛使用的 MDA 扩增技术, 对于单细胞基因组测序结果的定量分析具有不可替代的价值 ; 正在开发的微流控体系匹配的超微量起始量表观遗传组测序样品扩增方法, 可以减少对样品的需求量至目前常见用量的千分之一或更少 这些方法经过验证, 其效果均超过目前已经报导的其他方法, 将直接应用于项目的研发 请务必阅读正文之后的免责条款部分 9/12

10 附 : 财务预测表资产负债表 单位 : 百万元 利润表 单位 : 百万元 会计年度 E 2015E 2016E 会计年度 E 2015E 2016E 流动资产 营业收入 现金 营业成本 应收账款 营业税金及附加 其他应收款 营业费用 预付账款 管理费用 存货 财务费用 其他流动资产 资产减值损失 非流动资产 公允价值变动收益 长期投资 投资净收益 固定资产 营业利润 无形资产 营业外收入 其他非流动资产 营业外支出 资产总计 利润总额 流动负债 所得税 短期借款 净利润 应付账款 少数股东损益 其他流动负债 归属母公司净利润 非流动负债 EBITDA 长期借款 EPS( 元 ) 其他非流动负债 负债合计 主要财务比率 少数股东权益 会计年度 E 2015E 2016E 股本 成长能力 资本公积 营业收入 105.4% 27.8% 20.5% 15.4% 留存收益 营业利润 -12.7% 34.2% 33.9% 26.4% 归属母公司股东权 归属于母公司净利 8.6% 30.0% 31.5% 24.7% 益负债和股东权益 润获利能力毛利率 (%) 80.7% 82.5% 84.3% 85.8% 现金流量表 单位 : 百万元 净利率 (%) 18.6% 18.9% 20.6% 22.3% 会计年度 E 2015E 2016E ROE(%) 20.1% 21.8% 23.5% 23.9% 经营活动现金流 ROIC(%) 24.3% 23.2% 27.5% 31.4% 净利润 偿债能力 折旧摊销 资产负债率 (%) 39.1% 34.8% 29.8% 26.6% 财务费用 净负债比率 (%) 42.81% 37.62% 30.52% 29.20% 投资损失 流动比率 营运资金变动 速动比率 其他经营现金流 营运能力 投资活动现金流 总资产周转率 资本支出 应收账款周转率 长期投资 应付账款周转率 其他投资现金流 每股指标 ( 元 ) 筹资活动现金流 每股收益 ( 最新摊 短期借款 薄每股经营现金流 ) ( 最 长期借款 新摊薄每股净资产 ) ( 最新摊 普通股增加 薄估值比率 ) 资本公积增加 P/E 其他筹资现金流 P/B 现金净增加额 EV/EBITDA 资料来源 : 中国中投证券研究总部, 公司报表, 单位 : 百万元 请务必阅读正文之后的免责条款部分 10/12

11 相关报告 报告日期 报告标题 中恒集团 : 血栓通高增长持续, 降价影响或小于预期 请务必阅读正文之后的免责条款部分 11/12

12 投资评级定义 公司评级强烈推荐 : 预期未来 6-12 个月内, 股价相对沪深 300 指数涨幅 20% 以上推荐 : 预期未来 6-12 个月内, 股价相对沪深 300 指数涨幅介于 10%-20% 之间中性 : 预期未来 6-12 个月内, 股价相对沪深 300 指数变动介于 ±10% 之间回避 : 预期未来 6-12 个月内, 股价相对沪深 300 指数跌幅 10% 以上行业评级 看好 : 中性 : 看淡 : 预期未来 6-12 个月内, 行业指数表现优于沪深 300 指数 5% 以上 预期未来 6-12 个月内, 行业指数表现相对沪深 300 指数持平 预期未来 6-12 个月内, 行业指数表现弱于沪深 300 指数 5% 以上 研究团队简介 张镭, 中投证券研究所首席行业分析师, 清华大学经济管理学院 MBA 池陈森, 中投证券研究总部医药行业研究员, 上海交通大学生物技术 会计学双学士, 经济学硕士,2 年医药相关行业从业经验 免责条款本报告由中国中投证券有限责任公司 ( 以下简称 中国中投证券 ) 提供, 旨为派发给本公司客户及特定对象使用 中国中投证券是具备证券投资咨询业务资格的证券公司 未经中国中投证券事先书面同意, 不得以任何方式复印 传送 转发或出版作任何用途 合法取得本报告的途径为本公司网站及本公司授权的渠道, 由公司授权机构承担相关刊载或转发责任, 非通过以上渠道获得的报告均为非法, 我公司不承担任何法律责任 本报告基于中国中投证券认为可靠的公开信息和资料, 但我们对这些信息的准确性和完整性均不作任何保证 中国中投证券可随时更改报告中的内容 意见和预测, 且并不承诺提供任何有关变更的通知 本公司及其关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易, 也可能为这些公司提供或争取提供投资银行 财务顾问或金融产品等相关服务 本报告中的内容和意见仅供参考, 并不构成对所述证券的买卖出价 投资者应根据个人投资目标 财务状况和需求来判断是否使用报告所载之内容, 独立做出投资决策并自行承担相应风险 我公司及其雇员不对使用本报告而引致的任何直接或间接损失负任何责任 该研究报告谢绝一切媒体转载 中国中投证券有限责任公司研究总部 公司网站 : 深圳市北京市上海市 深圳市福田区益田路 6003 号荣超商务中心 A 座 19 楼 北京市西城区太平桥大街 18 号丰融国际大厦 15 层 上海市虹口区公平路 18 号 8 号楼嘉昱大厦 5 楼 邮编 : 邮编 : 邮编 : 传真 :(0755) 传真 :(010) 传真 :(021) 请务必阅读正文之后的免责条款部分 12/12

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AA+ AA % % 1.5 9 2014 14 01 124753 2014 6 23 AA+ AA+ 2013 12 31 376.60 231.36 227.85 38.57% 2013 4.36 4.75 4.67 2011-2013 9.18 6.54 4.67 6.80 12 56.64% 1.5 9 2013 12 31 376.60 231.36 227.85 38.57% 2013 4.36 4.75 4.67 2013

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