תחום המחקר העוסק בהבנת מנגנונים ביולוגיים באמצעים חישוביים נקרא ביולוגית חישובית, או ביואינפורמטיקה. בתחום זה לעיתים קרובות יש צורך בהשוואה בין מחרוזות שונות של רצפי דנ״א או רנ״א, או מחרוזות של חומצות אמינו המרכיבות חלבונים, כדי לזהות אזורים דומים בין שתי מחרוזות שונות. השוואה זו מבוצעת בדרך כלל על ידי שיטה הקרויה העמדת רצף (sequence alignment): התווים של שתי המחרוזות מוצבים זה מול זה, ותוכנה מעניקה ניקוד לזוגות הרצפים השונים; זוג הרצפים עם הניקוד הגבוה ביותר הוא הזוג בעל הדמיון הגדול ביותר. אל מול השוואת רצפים בסיסית זו, ישנה בעיה מורכבת יותר, הקרויה בעיית העמדת רצף מקומית למחצה: בבעיה זו, המטרה היא לזהות דמיון רב ככל הניתן בין שני רצפים, למשל רצפי דנ״א, כך שאחד הרצפים יהיה דומה מאוד לחלק מסוים, תת-מחרוזת, של הרצף השני - ולא לכולו. בעיה זו נחקרה בעבר, ופתרונות לבעיה זו מסתמכים על תכונה מתמטית של הבעיה, הקרויה תכונת מונג׳. למחקר זה היו שתי מטרות. המטרה הראשונה הייתה להשיג אלגוריתמים טובים יותר לפתרון בעיית העמדת רצף מקומית למחצה. המטרה השנייה הייתה להרחיב את התיאוריה של העמדת רצף מקומית למחצה מהתחום של השוואת מחרוזות לתחומי בעיות חדשים. זו משימה מאתגרת שלא טופלה בעבר מכיוון שתכונת מונג' לא קיימת בבעיות אלו. עבור המטרה הראשונה, השגנו אלגוריתמים יעילים לפתרון מספר גרסאות של בעיית העמדת רצף מקומית למחצה. עבור המטרה השנייה, הראנו שתחת הנחות מסוימות, לבעיות השוואת מחרוזות כלליות יותר יש תכונת "כמעט-מונג'", ותכונה זו מאפשרת לקבל אלגוריתמים יעילים.