因为做的是一些数据分析相关的工作，对数据展示格外感兴趣，所以一直在尝试寻找一些好用的低层矢量图形函数库。

尝试过各类数值软件、LaTex的tikz和pgfplots包等。高级的绘图API无疑用起来很方便，但相应的可定制性就较差。tikz和pgfplots是我之前最喜欢用的，不过坏在LaTeX不是个好用的数值软件。之前用Haskell的StringTemplate包写过一个绘制约3w多个点的tex文件，这时候直接用LaTeX编译会爆内存的(LuaLaTeX OK)。用tikz和pgfplots之类的宏包，最强的地方在于完美的数学字体，这方面我仍未发现不通过调用LaTeX能达到相应效果的库。传统的cairo无疑是个很棒的矢量图库，不过太底层，无法想象用裸API能够快速开发。

Haskell的diagrams库，也就是在这里要介绍的，是个很有Haskell风格(各种combinator)的矢量图形库，尝试了一番以后，我非常满意，考虑以后大部分图形函数都移到这库上来。优点主要有以下几点：

1. 图是“拼”出来的,而不是传统的一笔一划“画”出来的。
2. 后端很丰富，可以导出位图（bmp、png）、矢量(svg、ps、pdf）和tex文件(tikz后端)。
3. 表现力很强，语言（DSL）本身很抽象，API设计的也很合理。
4. diagrams-core令人惊讶地简洁。

这里就举几个生物上的例子。最近在弄一些microRNA靶基因预测方面的算法，一个预测的靶点好坏，其实可以很直观的看出来的：

1. Seed Match的类型（miRNA 5'端的第2～7号碱基与靶的互补情况, 1 based）
2. 3’端特定位置的氢键数量
3. Seed序列周围的A或U碱基含量百分比
4. 靶点的结合区在基因3'UTR区的相对位置。
5. 一个比较promising的预测位点应该在不同物种中趋向于保守。

网上的数据库为了展示方便，往往只用文本来展示这类信息，非常不幸的是，如果你没有在浏览器中设置等宽字体，打开我给的那个链接时，你很难直观地看出这些信息。这里“对齐”和“颜色设置”对于良好地展示数据非常重要。

上面这两块svg便是用diagrams绘制的，代码其实很简单（主要琐碎在计算下标和颜色设置上），诀窍是在需要对齐的部分，把字符当块来处理对齐。

-- | 黑白字母
char ch = text [ch] <>
          rect w h # lcA transparent
-- | 彩色字母
charC c ch = text [ch] # fc c <>
             rect w h # lcA transparent

-- | 下面是相应的字串             
string = hcat . map char

stringC c = hcat . map (charC c)

想了解microRNA的可以看看下面的文献。另：TargetScan的预测算法在已知结合位置的情况下是相当简单的，大约只有半小时的编程量。

Most Mammalian mRNAs Are Conserved Targets of MicroRNAs 
Robin C Friedman, Kyle Kai-How Farh, Christopher B Burge, David P Bartel. Genome Research, 19:92-105 (2009).